本书原名《丑陋的美国人》。作者是两位美国的南亚问题专家。此书写成于20世纪50年代后期，作者着力刻画了50年代初的一代外交官员和经授人员，既反映了这些人员的不学无术、争名夺利、腐败愚蠢的嘴脸，也反映了他们对民族解放运动的恐惧和敌视以及顽固地推行强权政治与大美国主义的恶劣行径。在哀叹怜惜之余作者也讴歌了极少数所谓兢兢业业从实际出发为所在国人民解决切身利益的小人物，并把希望寄托在他们身上。情节生动有趣且多诙谐之笔，读来饶有兴味。当然其中不少观战我们不能苟同，想信我们的广大读者是会作出正确判断和取舍的。为了

本书是模式识别和神经网络方面的名著，讲述了模式识别所涉及的统计方法、神经网络和机器学习等分支。书的内容从介绍和例子开始，主要涵盖统计决策理论、线性判别分析、弹性判别分析、前馈神经网络、非参数方法、树结构分类、信念网、无监管方法、探寻优良的模式特性等方面的内容。 本书可作为统计与理工科研究生课程的教材，对模式识别和神经网络领域的研究人员也是极有价值的参考书。

本书是行为领域的经典之作，主题是合作的产生和进化。作者以组织的两轮“重复囚徒困境”竞赛为研究对象，结果发现在两轮竞赛中胜出的都是最简单的策略“一报还一报”。这一策略简洁明晰，具有善良性、宽容性、可激怒性和策略性，其出色的竞赛表现为我们了解个人、组织和国家间合作产生和进化提供了积极的前景，其结论在社会科学的诸领域产生了广泛深刻的影响，被广泛征引。

ThisbookgrewoutofmylecturenotesforagraduatecourseonoptimalcontroltheorywhichItaughtattheUniversityofIllinoisatUrbana-Champaignduringtheperiodfrom2005to2010.Whilepreparingthelectures，Ihaveaccumulatedanentireshelfoftextbooksoncalculusofvariationsandoptimalcontrolsystems.

《数学建模方法进阶》是基于作者多年从事本科生、研究生数学建模以及相关课程教学的经验，综合参考了外数学建模、竞赛论文、有关问题的学术文献等编写而成。全书从数学建模方法论开始，以丰富的实际案例为点，以各类数学方法为线，并包含了一些比较深刻的数学方法和思维方式。《数学建模方法进阶》可以作为高等学校各专业、研究生学习数学建模课程、参加数学建模竞赛的，也可以作为研究人员研究相关课题的参考书。

本书是模式识别和神经网络方面的名著，讲述了模式识别所涉及的统计方法、神经网络和机器学习等分支。书的内容从介绍和例子开始，主要涵盖统计决策理论、线性判别分析、弹性判别分析、前馈神经网络、非参数方法、树结构分类、信念网、无监管方法、探寻优良的模式特性等方面的内容。 本书可作为统计与理工科研究生课程的教材，对模式识别和神经网络领域的研究人员也是极有价值的参考书。

本教材主要介绍近年来产生发展的多种智能优化算法。包括为人熟知的遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法和蚁群优化算法；近年来已成为研究热点的粒子群优化算法；还有尚待普及的捕食搜索算法和动态环境下的进化计算。书中讨论这些算法的产生和发展、算法的基本思想和理论、基本构成、计算步骤和主要的变形以及数值例子和实际应用。为了方便读者学习，各章之后还附有精选的习题、思考题及相关的参考文献。 本教材是为“智能优化方法”这门研究生课程编写的，可作为系统工程、管理工程、计算机、自动化、人工智能以及其他应用优化算法专业的研究生及高年级的本科生教材，也可供相关专业的研究人员和工程技术人员参考。

本书是高分子物理的课教材，着重讲授高聚物材料的黏弹性和高弹性，并以相当篇幅介绍高聚物材料在大形变时的屈服行为、断裂现象以及高聚物熔体的流变力学行为，对高分子化学以及塑料、橡胶和纤维类，本书可作为研究生教材。 本书也可作为从事高聚物材料、加工、使用的有关工程技术人员的参考书。 本书章是专为化学系学生写的有关应力、应变及其相互关系的力学基础知识。从第2章开始以3章的篇幅着重介绍高聚物力学性能的时间依赖性；第5、6章介绍高聚物力学性能的温度依赖性和各种力学转变现象；对高聚物材料特有的高弹性，则辟有专门的章节(第7章)详加讨论。考虑到高聚物材料越来越多地作为结构材料应用于机械、建筑乃至高新技术领域中，第8、9章对有关高聚物材料使用中的屈服、破坏和断裂现象作了较多介绍。一章则是介绍高聚物熔体加工成

本书是在作者多年研究成果的基础上撰写而成的一本学术专著，主要探讨了模糊多目标多人决策和模糊多目标多人对策2方面的内容。章和第2章主要阐述模糊集与模糊数的基本概念，给出模糊数的运算法则和模糊距离、贴近度的计算方法，建立模糊数的排序方法。第3章给出多目标决策模糊解的概念，建立模糊解的性条件和计算方法。第4章建立不完全偏好信息模糊多目标决策模型和方法。第5章给出模糊多目标多人决策的一般性模型和模糊解概念，讨论了多人决策群体选择函数方法和社会福利函数理论。第6章针对含有模糊数的模糊多目标多人决策问题，建立4种模糊决策方法。 第7章和第8章研究多目标多人非合作对策的基本概念及计算方法，给出多目标多人合作对策解的概念及其计算方法。第9章至1章着重研究模糊二人零和矩阵对策、混合模糊二人零和矩阵对策、模糊

本教材主要介绍近年来产生发展的多种智能优化算法。包括为人熟知的遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法和蚁群优化算法；近年来已成为研究热点的粒子群优化算法；还有尚待普及的捕食搜索算法和动态环境下的进化计算。书中讨论这些算法的产生和发展、算法的基本思想和理论、基本构成、计算步骤和主要的变形以及数值例子和实际应用。为了方便读者学习，各章之后还附有精选的习题、思考题及相关的参考文献。 本教材是为“智能优化方法”这门研究生课程编写的，可作为系统工程、管理工程、计算机、自动化、人工智能以及其他应用优化算法专业的研究生及高年级的本科生教材，也可供相关专业的研究人员和工程技术人员参考。

朱顺泉和苏越良编著的《管理运筹建模与求解——基于Excel VBA与MATLAB》向读者介绍常用的管理运筹学模型的建立及其计算机软件的实现方法，主要包括线性规划、整数线性规划、目标规划、动态规划、网络规划、非线性规划、数据包络分析、模拟决策、人工神经网络、遗传算法等模型及使用Excel，ExcelVBA和MATLAB等软件对上述模型进行求解的方法和步骤。 《管理运筹建模与求解——基于ExcelVBA与MATLAB》特点是案例丰富，贴近实际，具有很强的实用性和可操作性，易于读者理解和自学。《管理运筹建模与求解——基于ExcelVBA与MATLAB》可作为经济管理类本科生及攻读MBA、工程硕士等专业学位的研究生学习相关课程的教材或参考书，也可供相关专业人士参考。

《无知的博弈：有限信息下的生存智慧》全书用通俗易懂的语言，结合来自经济、政治、历史和日常生活中的大量例子，生动地展示了在不完全信息局势下个人如何做出的决策。包括如何在不确定环境中决策（与上帝博弈），如何在博弈中操纵信息（信号传递、信号干扰、信息隐藏），如何设计机制去探测对手的类型（信息甄别）。《无知的博弈：有限信息下的生存智慧》充分展现了有限信息下的博弈策略和智慧较量，并让我们更为深刻地洞察到社会生活某些表象背后的真相。

洛杉机奥运会商业化运作破天荒的成功意味着什么？ 杰克逊·韦尔奇所统帅的通用电器，为什么会成为世界制造业的典范？ 比尔·盖茨麾下的微软，为什么能执全球软件之牛耳？ …… 如果你细心地回顾一下历史，细心地考察一下现实，你就会发现，这样的问题无穷无尽。 那么，所有这些问题究竟有没有共同的内在的规律？能否从中发现新的、科学的、可应用的理论？答案是肯定的。本书试图通过对人类社会各种法人活动的运动轨迹的探究，来深刻地揭示出一个运筹范畴中的科学体系：即法人运筹金字塔理论，它包含法人的价值取向、法人对体制机制的设计运用以及法人如何进行战略构筑和资源整合这四个层面。

本书系统地介绍了非线性化问题的有关理论与方法，主要包括一些传统理论与经典方法，如非线性化问题的性理论，无约束优化问题的线搜索方法、共轭梯度法、拟牛顿方法，约束优化问题的可行方法、罚函数方法和SQP方法等，同时也吸收了新近发展成熟并得到广泛应用的成果，如信赖域方法、投影方法等． 本书在编写过程中既注重基础理论的严谨性和方法的实用性，又保持内容的新颖性．该书内容丰富、系统性强，可作为运筹学专业的研究生和数学专业高年级本科生从事非线性化研究的入门教材或参考书，也可作为相关专业科研人员的工具参考书．

本书精选2005—2010年全国大学生数学建模竞赛获奖论文，辅以教师点评及学生获奖心得体会。论文未作删节，保留细节和计算过程，适合初次参赛同学查阅，也可供青年指导教师参考。

《超有味博弈论(你不可不知的博弈论定律)》编著者江东。《超有味博弈论(你不可不知的博弈论定律)》内容提要：情场蜜意柔情：有的人坦率直白，选择死缠烂打，锲而不合；有的人温柔含蓄，选择体贴入微，春风化雨；有的人装帅耍酷，选择欲擒故纵，若即若离……职场道貌岸然：有的人选择勤学苦干，业绩斐然；有的人选择广交朋友，人缘广泛；有的人选择巴结领导，被视为心腹……商场尔虞我诈：有的企业选择怀柔，合作伙伴众多，口碑好；有的企业选择刚烈，无人敢拂其缨；有的企业选择刚柔并济。明暗兼施……世界波谲云诡：有的国家选择蛮横霸道，唯我独尊，把所有利益一把揽尽；有的国家选择自强自立，不偏不倚，以公道正派换取发展机遇；有的国家选择韬光养晦，积累实力……

本书对数学建模中使用的各种数学模型和不同问题的求解进行了介绍，包括经典数学问题的建模巧用、初等模型、优化模型、离散模型、Markov模型、回归模型、时间序列模型、微分方程模型、差分方程模型、存储论模型、排队论模型、图论与网络流问题的LING0求解技巧、概率模型、决策分析、插值与拟合模型、目标规划模型、神经网络模型和模拟方法。对每种类型，注重实例讲解，并附有实现的程序或软件应用。 书中对数模竞赛中常用的编程软件Matlab和VC、优化软件LING0、统计软件SPSS和SAS，都结合具体实例进行了介绍。 本书内容通俗易懂，兼有程序与软件的实际应用，可以作为本科生数学建模课程的教材，也十分适合学生自学。