《广东非物质文化遗产丛书》堪称广东省的文化品牌，具有较高的阅读和收藏价值。该系列图书的编写出版，对保护民族文化遗产，传承和弘扬岭南文化，提升广东文化软实力，具有重要的意义。 《广东非物质文化遗产丛书：南海渔唱·汕尾渔歌》具体介绍了汕尾渔歌是瓯船渔民的歌、汕尾渔歌的历史渊源、汕尾渔歌的艺术风格等内容。 从《广东非物质文化遗产丛书：南海渔唱·汕尾渔歌》中能够了解到南粤非物质文化遗产的历史概貌、地方风格、制作技艺和深厚的文化底蕴。
运筹学的根本目的是寻找解决形形色色的实际问题的一个“解”，运筹学是软科学中“硬度”较大的一门学科，兼有逻辑的数学和数学的逻辑的性质；运筹学的学习和入门不需要艰深的数学知识做基础，仅需微积分、线性代数和概率论的一些基本知识。 《运筹学教程》共分13章，内容包括线性规划、对偶理论、整数规划、运输问题、多目标规划、目标规划、动态规划、非线性规划、图论、决策论、对策论、存贮论、排队论、统筹方法等。各章都附有练习题，并提供了较详细的参考答案．附录介绍了当今流行的计算化问题的LNCO软件。 《运筹学教程》可作为财经类专业本科生、研究生的必修或选修运筹学课程的教材，也可作为相关领域读者学习运筹学的参考书。
《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。
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。
本书介绍了凸优化中的主要复杂性定理及其相应的算法。从黑箱优化的基本理论出发，内容材料是朝着结构优化和随机优化的新进展。我们对黑箱优化的介绍，深受Nesterov的开创性著作和Nemirovski讲稿的影响，包括对切割平面方法的分析，以及（加速）梯度下降方案。我们还特别关注非欧几里德的情况（相关算法包括Frank Wolfe、镜像下降和对偶平均法），并讨论它们在机器中的相关性学习。我们慢慢的介绍了FISTA（优化一个光滑项和一个简单的非光滑项的和）、鞍点镜像代理（Nemirovski平滑替代Nesterov的光滑）和一个对内点方法的简明描述。在随机优化中，我们讨论了随机梯度下降、小批量、随机坐标下降和次线性算法。我们还简单地讨论了组合问题的凸松弛和随机性对取整（四舍五入）解的使用，以及基于随机游动的方法。
本书介绍了凸优化中的主要复杂性定理及其相应的算法。从黑箱优化的基本理论出发，内容材料是朝着结构优化和随机优化的新进展。我们对黑箱优化的介绍，深受Nesterov的开创性著作和Nemirovski讲稿的影响，包括对切割平面方法的分析，以及（加速）梯度下降方案。我们还特别关注非欧几里德的情况（相关算法包括Frank Wolfe、镜像下降和对偶平均法），并讨论它们在机器中的相关性学习。我们慢慢的介绍了FISTA（优化一个光滑项和一个简单的非光滑项的和）、鞍点镜像代理（Nemirovski平滑替代Nesterov的光滑）和一个对内点方法的简明描述。在随机优化中，我们讨论了随机梯度下降、小批量、随机坐标下降和次线性算法。我们还简单地讨论了组合问题的凸松弛和随机性对取整（四舍五入）解的使用，以及基于随机游动的方法。
《运筹学方法与模型(第2版)》由傅家良编著， 介绍了运筹学中线性规划、目标规划、整数规划、网 络规划、网络计划技术、 动态规划、排队论、存储论、决策分析和排序问题等 分支的基本概念和方法，并把各 种运筹学求解方法归纳成接近于程序语言的算法步骤 ，本书特别重视各个运筹学分 支对数学模型的建立，配备了相当数量的应用例题， 使读者充分理解建立数学模型 是一种艺术，本书力求深入浅出，注重应用，每章结 尾都配有数量的习题，部分 习题还附有答案。 《运筹学方法与模型(第2版)》可作为大专院校 交通运输管理类、经济管理类和理工类其他有关专业 的本 科生、研究生的教材或教学参考书，也可作为各类专 业人员的自学参考书。
数学是研究现实世界数量关系和空间形式的科学，是一种思维方式，在它的发展历史长河中，一直与各种应用问题紧密相关。 本书是为各类本专科院校开展数学建模活动和参加全国大学生数学建模竞赛的指导培训而编著的，是笔者在使用多年的指导培训讲义基础上结合的竞赛题修订而成的。内容包括：数学建模概述、初等数学建模方法示例、预测类数学模型、评价类数学模型、优化类数学模型、概率类数学模型、多元统计分析模型、方程类数学模型、图与网络模型以及如何准备全国大学生数学建模竞赛。同时它对以往在全国大学生数学建模竞赛以及其他数学建模竞赛中出现过的几类主要数学模型进行了归纳总结。
本书是普通高等教育“十五”规划教材，全书系统地介绍了运筹学的线性规划、整数规划、目标规划、图与网络分析、动态规划、存贮论、排队论、决策论、对策论各分支的主要理论和方法，内容上力求阐明概念和方法的经济、物理含义，用较多例子介绍各类模型的建立及它们在实际中的应用。各章后附有习题、案例、供复习、消化课本知识及讨论和深入学习之用。 本书可供高等院校经济和管理类专业的本科生、研究生作教材使用，也可作为各类管理干部学院以及厂矿企业、经济管理部门的干部及工程技术人员学习运筹学的自学或参考读物。
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。
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．
《运筹学》是高等院校理工科、管理学科和经济学科等学科各专业学生的必修课和专业基础课，也是这些专业硕士研究生入学考试的一门考试科目，也是参加全国大学生数学建模竞赛的选手的必修课程。它在自然科学、社会科学、金融、经济学等各方面都有着广泛的应用。为了帮助广大大学生扎实地掌握运筹学的精髓和解题技巧，提高解答各种题型的能力，我们根据清华大学编写的《运筹学》（修订版）编写了本书。 全书由以下几个部分组成： 1．概念、定理及公式：列出了各章的基本概念，重要定理和重要公式，突出了必须掌握或考试中出现频率较高的核心内容。 2．重点难点祥解：教材中课后习题丰富、层次多，许多基础性知识可以从各个角度帮助学习者理解基本概念和基本理论，因此，我们对课后习题给出了详细的解答。 3．典型例题精解：由于
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。
《运筹学：理论、模型与Excel求解》既介绍了运筹学的基本理论、方法和模型，又探讨了它们在Excel电子表格中的建模和求解，还包括了大量来自经济管理实践的案例分析。全书共分10章，系统地介绍了线性规划及其单纯形算法、对偶理论与灵敏度分析、整数规划、目标规划、网络计划、决策分析以及博弈论的主要理论和方法，并通过实例介绍了运筹学基本模型在Excel电子表格中的建模和求解过程。本书致力于理论方法与计算机软件的有机结合，通过对大量案例的建模和分析，力求做到理论、方法阐述简单明了，软件操作方便可行，案例分析符合实际。每章都配有数量的习题以帮助读者熟练掌握运筹学的基本理论、方法和模型，并为进一步的深入学习奠定基础。本书既可作为高等院校经济和管理类专业的本科生、工商管理硕士（MBA）的教材，也可作为经济和管理类其
《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教材、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大学生、研究生学习数学建模课程、参加数学建模竞赛的教材，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。
