该书以应用问题展开，以群智能优化算法中的粒子群优化(ParticleSwarmOptimization，PSO)算法为主线，着重阐述了PSO算法的基本原理、改进策略及应用，对蚁群优化(AntColonyOptimization，ACO)算法、人工鱼群(ArtificialFishSchool，AFS)算法以及新颖的人工蜂群(ArtificialBeeColony，ABC)算法和细菌觅食优化(BacteriaForagingOptimization，BFO)算法等其他智能优化方法及应用也作了简要介绍。对PSO算法的实际应用从解空间设计、粒子编码以及求解流程等方面进行了详细设计与阐述，应用领域包括：单模态、多模态函数的优化；旅行商问题；交通优化与调度问题（公交车优化调度、物流系统车辆优化调度、交通信号配时优化、航班进离场调度）；路径规划问题（机器人全局路径规划、机器人动态路径规划、无人机航路规划）；图像处理中的优化问题（图像分割、图像压缩和图像增强等）；生物序列比对及蛋白质交互作用(Protein-ProteinInteraction，PPI)网络。同时也将蚁群算法、人工蜂群算法、人工鱼群算法等用于路径规划、生物序列比对和PPI网络等方面，结合群智能优化机理，对于PPI网络的功能模块聚类分析问题进行了模型构建和算法设计，也是本书的特色所在。
