正如宾默尔在这本《博弈论教程》中用大量例子和应用充分展示的那样，博弈论有利于弄懂人类各种各样的互动关系。这本新书是替代宾默尔前一本博弈论教材《娱乐和博弈》（Fun and Games）的。这本充满乐趣的博弈论入门教材适合高年级本科生或低年级研究生，着重回答这样三个问题：什么是博弈论？博弈论如何应用？博弈论为什么是正确的？《博弈论教程》也是认真讨论这三个问题，又不过分数学化的一本书。《博弈论教程》的主题包括议价理论、不竞争、合作博弈、贝叶斯决策理论、不完全信息博弈、机制设计，以及拍卖理论。《博弈论教程》适合许多专业的学生，包括经济学、数学和哲学专业。为了方便其他专业学生的学习，在必要的地方会对所有三个学科的标准专题作一些回顾。《博弈论教程》的一个重要特征是配有大量习题，而且答案是可得的。

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智能优化混合算法是一种以某类优化算法为基础，融合其他智能算法或理论的混合算法，可用于求解各种工程问题优化解。本书系统讨论了现今应用较为广泛的几种智能优化混合算法，主要内容来源于作者多年的研究成果，使读者比较全面地了解智能优化混合算法的相关知识及应用。本书理论联系实际，集知识性、专业性、操作性、技能性为一体，对智能优化混合算法的原理、步骤、应用等进行了全面且详细的介绍。

《数学建模入门--125个有趣的经济管理问题》由杨桂元、李天胜编著，本书是数学在实际问题特别是在经济、管理问题中的应用实例，根据实际问题涉及的数学模型，编写了125个与大学数学教学内容相配套的数学模型应用实例，每一篇内容独立成文，以经济管理和日常生活中的问题为切入点，然后用数学方法求解，有前提有结论，并且对该篇应用的数学方法——理论依据和应用推广进行评注。全书分为4篇，分别是：篇微积分模型；第2篇线性代数模型；第3篇概率论模型；第4篇数理统计模。 《数学建模入门--125个有趣的经济管理问题》可作为高等院校学生学习数学建模的辅导用书，也可作为相关领域学者研究经济、管理问题时的参考读物。

本书系统地介绍了化的理论和计算方法，在编写上遵循循序渐进、由浅入深、注重概念、突出方法的原则。本书将化技术与计算机技术融为一体，对化技术的理论作丁适当深度的讨论，重点在于对概念和方法的论述；在应用方面，着重强调方法与应用的有机结合。 全书共十章，包括化问题总论、化问题数学基础、线性规划及其对偶问题、一维搜索法、常用无约束化方法、常用约束化方法、动态规划、多目标优化、现代优化算法简介、化问题程序设计方法等，其中前八章为传统优化算法，也是本书重点介绍的内容，一章还给出了部分优化问题的设计实例。 本书可作为数学类各专业本科高年级学生教材，也可供一般工科研究生以及数学建模竞赛参赛人员和工程技术人员参考。

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。

本书是运筹学与化理论的常备工具书，内容新颖，实用性强，查阅方便，主要介绍运筹学与化理论在科学研究、工程技术、经济管理中各种实际问题的教学模型及计算方法。本卷分为6章，依次为线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、多目标规划及对策论，并配有丰富的例题，便于读者加深理解、掌握与运用，为便于读者查阅，还附有中文-外文名词索引、外文-中文名词索引。本书可供广大科研人员、工程技术人员、管理人员、大中专院校师生和研究生使用。

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。