本书简明地阐述了模糊数学的基本理论和基本方法。全书共ll章，内容包括F集合、F模式识别、F关系与聚类分析、F映射与综合评判、扩张原理与F数、F逻辑、F语言与F推理、F控制、F积分与可能性理论、F概率和F规划，书后附录介绍了集合及其运算、映射、关系与格等预备知识。根据工科院校的特点，还介绍了应用于各专业领域中较成熟的实例。各章配有习题，书后附有答案及提示。 本书可作为工科硕士研究生、工程硕士研究生的教材，或可作为经济类、管理类、机电类、信息科学、计算机科学类各专业高年级本科生或研究生的教材，亦可作为有关工程技术人员的参考书。

本书从应用实例出发，系统介 绍了运筹学的几个主要分支的基本理论及应用。内容 包括绪论、线性规划的数学模型、图解法、单纯形法 、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、整数线性规划 、目标规划、图与网络分析、决策论及软件实践求解 方法及结果分析介绍等。基本内容中除讲解了基础的 常用算法，还补充了一些新的简便算法，另外每章还 配有一定量的讨论、思考题，案例习题和课后习题。 本书 由李敏编著。

本书介绍了线性规划、对偶理论、整数规划、目标规划、运输与指派问题、网络模型、网络计划、动态规划、排队论、存储论、决策论、多属性决策与博弈论等运筹学主要分支的基本理论、基本概念和计算方法，用较多的例题介

本书共分17部分，介绍了完全信息博弈、混合策略均衡、完全信息展开型博弈：理论；联盟博弈及其核心、完全信息展开型博弈：延伸与讨论、不完全信息展开型博弈、演化均衡等内容。本书对博弈论进行了严谨而又通俗的介绍，是适用于高年级本科生和研究生的入门。

《证据网络推理学习理论及其应用》提出并建立了一套完整的证据网络理论和方法体系，对证据网络的定义、结构建模、参数表示、不同参数模型下的推理及证据网络参数和结构学习的相关理论和方法展开了深入论述。《证据网络推理学习理论及其应用》共分为7章，内容包括：不确定性建模理论，不确定性推理方法，证据网络提出的价值与意义，证据网络模型的基本概念、特点、关键要素和建模流程，证据网络的结构与参数，证据网络的推理问题，不同参数模型下的推理策略与算法，证据网络参数学习模型与计算方法，证据网络信度规则模型库结构学习，以及相关应用研究等。《证据网络推理学习理论及其应用》主要面向管理科学与工程、控制科学与工程、信息技术等领域的学者及研究生，也可供相关领域的研究人员阅读参考。

《美国MCM/ICM竞赛指导丛书：美国大学生数学建模竞赛题解析与研究（第4辑）》是以美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）赛题为主要研究对象，结合竞赛特等奖的论文，对相关的问题做深入细致的解析与研究。《美国MCM/ICM竞赛指导丛书：美国大学生数学建模竞赛题解析与研究（第4辑）》针对2003年及2004年MCM/ICM竞赛的6个题目：特技演员的安全问题、伽马刀治疗方案问题、航空行李扫描策略问题、指纹的性问题、快速通过系统设计问题以及校园网安全措施的优化配置问题进行了解析与研究。《美国MCM/ICM竞赛指导丛书：美国大学生数学建模竞赛题解析与研究（第4辑）》内容新颖、实用性强，可作为指导学生参加美国大学生数学建模竞赛的主讲教材，也可作为本科生、研究生学习和准备全国大学生、研究生数学建模竞赛的参考书，同时还可供研究相关问题的教师和研究生

朱顺泉和苏越良编著的《管理运筹建模与求解——基于ExcelVBA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。

管理运筹学是为管理类各专业的本科生和MBA学员编写的一部,也可以作为理工科大学生了解管理科学方法的自学用书。为突出运筹学在实践管理中的实用性,编入线性规划、整数规划、运输问题、仓储论、排队论、统筹方法和决策论等内容。本书旨在以贴近学生生活的真实问题为主题进行课程设计与实践，激发学生学习兴趣，达到培养其运用运筹学知识解决实际问题的能力的目的。 本主要包括的内容：线性规划、对偶线性规划、灵敏度分析、整数规划、运输问题、图与网络、网络的流、排序和统筹方法、排队论、存储论和决策论。本书在例题和习题的选编上，收录了较多不同专业的案例背景，同时这些案例大多是训练学生建立数学模型能力的，体现了理论和实践相结合的特色。

本书采用版MATLABR2009a，基于MATLABR2009a软件系统地介绍了大学数学中的基本实验教学内容。全书共分9章，主要介绍了MATLAB基础、MATLAB的程序与图形、基本的数学函数、数据建模、方程的求解、优化问题、部分智能优化算法介绍、图形用户界面的设计、数学建模的综合实验。本书可作为大学“数学实验”和“数学建模”课程的教材，也可作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。

《证据网络推理学习理论及其应用》提出并建立了一套完整的证据网络理论和方法体系，对证据网络的定义、结构建模、参数表示、不同参数模型下的推理及证据网络参数和结构学习的相关理论和方法展开了深入论述。《证据网络推理学习理论及其应用》共分为7章，内容包括：不确定性建模理论，不确定性推理方法，证据网络提出的价值与意义，证据网络模型的基本概念、特点、关键要素和建模流程，证据网络的结构与参数，证据网络的推理问题，不同参数模型下的推理策略与算法，证据网络参数学习模型与计算方法，证据网络信度规则模型库结构学习，以及相关应用研究等。《证据网络推理学习理论及其应用》主要面向管理科学与工程、控制科学与工程、信息技术等领域的学者及研究生，也可供相关领域的研究人员阅读参考。