自动驾驶汽车、自然语言识别、内容推荐引擎的实现都离不开人工智能和机器学习算法。机器学习算法只有在解决具体问题时才能体现价值。本书以解决各种趣味问题为目标，教读者用Python、JavaScript、C 编写机器学习算法，内容深入浅出，兼具实用性与大局观。读者将学习编写遗传算法、启发式算法、爬山算法、模拟退火算法，运用蒙特 卡洛模拟、点格自动机、适应函数解决问题。本书尤其适合对人工智能和机器学习感兴趣的程序员进阶学习。
本书主要介绍了一种新型的元启发式全局优化算法 类电磁机制（EM）算法。首先针对EM算法的一些不足，对其进行了改进，提出了多种改进EM算法，这些算法为后续的研究提供了指导；然后以改进的算法为基础，分别提出了求解带约束优化问题、多目标优化问题、神经网络训练问题以及模式分类问题的EM算法；并提出了采用离散排列编码方式的离散化EM算法，用来求解流水车间调度问题和装配序列规划问题；zui后介绍了基于EM算法的函数优化软件。附录中给出了本书中使用的标准测试问题的详细介绍。本书可作为计算机、自动控制、人工智能、管理科学和工业工程等专业高年级本科生和研究生的学习参考书，也可供从事计算智能、生产调度等工作的研究人员和工程技术人员参考使用。
