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。
本书系统介绍了预测信息组合技术、预测方法组合技术、预测结果组合技术以及组合预测的基本理论，回答了为什么要进行组合预测、什么时候进行组合预测、怎样实现组合预测等具有重要实践意义的问题，是一部现代组合预测理论和方法的集大成之作。
《马尔可夫决策过程理论与应用》从马氏决策的一般理论出发，介绍了马氏决策的基本概念，给出了决策过程的表述方法并介绍了不同准则条件下的基本理论，还给出了作者对一些实际问题的研究心得，为读者提供参考. 《马尔可夫决策过程理论与应用》在《实用马尔可夫决策过程》一书的基础上增加了 Bandit 过程、部分可观察过程、软件可靠性建模分析以及大规模计算方法等章节，为读者提供更为宽阔的视野.
本书在全面总结外关于动态多目标优化及其进化算法发展现状、基础理论及实现技术的基础上，着重介绍了作者基于进化计算的动态多目标优化方面的研究成果，主要包括：动态无约束多目标优化进化算法；动态约束多目标优化进化算法；离散时间空间上的动态多目标优化进化算法；基于粒子群算法的动态多目标优化求解方法；基于进化算法求解动态非线性约束优化问题；动态多目标进化算法性能评价指标度量方法；动态多目标优化问题测试集，为便于应用，书后附有部分算法源程序。 本书可供理工科院校计算机、自动化、信息、管理、控制与系统工程等专业的高年级本科生、研究生和教师、科研工作者阅读，也可供自然科学和工程技术领域相关人员参考。
本书系统介绍了预测信息组合技术、预测方法组合技术、预测结果组合技术以及组合预测的基本理论，回答了为什么要进行组合预测、什么时候进行组合预测、怎样实现组合预测等具有重要实践意义的问题，是一部现代组合预测理论和方法的集大成之作。
如何提高非线性非高斯动态系统的状态估计和预测的精度是系统辨识、适应控制、模式识别、无线传感网络、通信、经济等领域中都会遇到的问题。粒子滤波提供了解决这一问题的采样递推方法。本书结合作者自身的相关研究工作，全面系统地介绍了粒子滤波的主要概念、基本原理、典型算法、应用技术以及国际上有关研究的新成果和新动向。全书可分为理论篇(包含～4章)和应用篇(包含第5～7章)。章为绪论。第2章给出了动态系统常用的几种滤波方法，主要分析滤波方法的思想，不对算法的适用性进行讨论。第3章介绍了采样与粒子滤波方法，这是一种基于采样滤波思想的Monte—Carlo贝叶斯估计算法，本章还重点介绍算法如何利用序列重采样实现状态递推估计。第4章讨论了粒子滤波算法的改进算法．主要包括针对重采样过程改进算法和针对似然函数选取的改进算法。
本书系统介绍了预测信息组合技术、预测方法组合技术、预测结果组合技术以及组合预测的基本理论，回答了为什么要进行组合预测、什么时候进行组合预测、怎样实现组合预测等具有重要实践意义的问题，是一部现代组合预测理论和方法的集大成之作。
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教材。
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。
如何提高非线性非高斯动态系统的状态估计和预测的精度是系统辨识、适应控制、模式识别、无线传感网络、通信、经济等领域中都会遇到的问题。粒子滤波提供了解决这一问题的采样递推方法。本书结合作者自身的相关研究工作，全面系统地介绍了粒子滤波的主要概念、基本原理、典型算法、应用技术以及国际上有关研究的新成果和新动向。全书可分为理论篇(包含～4章)和应用篇(包含第5～7章)。章为绪论。第2章给出了动态系统常用的几种滤波方法，主要分析滤波方法的思想，不对算法的适用性进行讨论。第3章介绍了采样与粒子滤波方法，这是一种基于采样滤波思想的Monte—Carlo贝叶斯估计算法，本章还重点介绍算法如何利用序列重采样实现状态递推估计。第4章讨论了粒子滤波算法的改进算法．主要包括针对重采样过程改进算法和针对似然函数选取的改进算法。
离散事件系统是指其状态变量只在某些离散时间点上发生变化的系统。大多数离散事件系统本质上属于人造系统，即包含人为规则或人为机制的“非物理型”系统。 本书共12章。章概述，从概念上讨论DEVS的内涵及其特征；第2章通过三个简单的实例讨论了DEVS建模与仿真的各个步骤，以便读者了解DEVS建模与仿真的基本要素，还对目前流行的离散事件系统建模与仿真软件进行了介绍；第3章介绍主要的数学基础，即概率论与数理统计的基本知识；第4章介绍变量建模及其检验方法；第5章介绍仿真中产生变量的方法和技术；第6章从系统角度讨论建模与仿真问题；第7章对四类策略，即事件调度法、活动扫描法、三阶段法，以及进程交互法，分别进行了规范化讨论；第8章讨论了单系统仿真运行结果分析及实验设计技术；第9章讨
《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。
模糊聚类分析作为模式识别的一个重要分支广泛地应用于计算机科学、生命和医学科学、社会科学、工程学等领域．本书介绍了聚类分析的基本概念、算法及存在的主要问题．着重对一类重要的模糊聚类算法——fcm类算法进行了系统的分析，在原型初始化、噪声敏感性、多尺度结构、核函数、聚类有效性、聚类趋势、目标函数优化方法等方面进行系统的研究，提出了相应的改进模型，并论证了基于核函数的fcm类算法的收敛性定理，进一步完善了算法的理论基础． 《模糊聚类算法及应用》可供从事模式识别教学、研究的师生、学者阅读，也可以为从事数据挖掘、图像分割等相关技术人员提供参考．
《管理运筹学及智能方法》主要是针对管理类的研究生编写，全书共3篇11章。篇包括运筹学传统内容共6章，其中章线性规划、第3章动态规划和第4章多目标规划主要是对本科阶段运筹学的复习与回顾，而第2章非线性规划和第5章排队论一般在本科阶段都没有系统学习，作为研究生无疑应该认真学好这两章；第2篇共3章，每一章都介绍一种典型的搜索算法，随着计算机技术的发展，非导数优化算法逐步成熟和完善，这些算法对于开展科学研究是不可多得的工具；第3篇共2章，主要介绍神经网络和模糊系统的基本概念，面对日益复杂的社会经济系统，两种智能方法所具有的鲁棒性和容错性用于复杂系统仿真具有特殊的意义。 全书每章都配备数量的习题，有的章节还附有相应的计算程序。诸克军主编的《管理运筹学及智能方法》适合于高等院校管理类专业研究生或者博士生
《管理运筹学及智能方法》主要是针对管理类的研究生编写，全书共3篇11章。篇包括运筹学传统内容共6章，其中章线性规划、第3章动态规划和第4章多目标规划主要是对本科阶段运筹学的复习与回顾，而第2章非线性规划和第5章排队论一般在本科阶段都没有系统学习，作为研究生无疑应该认真学好这两章；第2篇共3章，每一章都介绍一种典型的搜索算法，随着计算机技术的发展，非导数优化算法逐步成熟和完善，这些算法对于开展科学研究是不可多得的工具；第3篇共2章，主要介绍神经网络和模糊系统的基本概念，面对日益复杂的社会经济系统，两种智能方法所具有的鲁棒性和容错性用于复杂系统仿真具有特殊的意义。 全书每章都配备数量的习题，有的章节还附有相应的计算程序。诸克军主编的《管理运筹学及智能方法》适合于高等院校管理类专业研究生或者博士生
如何提高非线性非高斯动态系统的状态估计和预测的精度是系统辨识、适应控制、模式识别、无线传感网络、通信、经济等领域中都会遇到的问题。粒子滤波提供了解决这一问题的采样递推方法。本书结合作者自身的相关研究工作，全面系统地介绍了粒子滤波的主要概念、基本原理、典型算法、应用技术以及国际上有关研究的新成果和新动向。全书可分为理论篇(包含～4章)和应用篇(包含第5～7章)。章为绪论。第2章给出了动态系统常用的几种滤波方法，主要分析滤波方法的思想，不对算法的适用性进行讨论。第3章介绍了采样与粒子滤波方法，这是一种基于采样滤波思想的Monte—Carlo贝叶斯估计算法，本章还重点介绍算法如何利用序列重采样实现状态递推估计。第4章讨论了粒子滤波算法的改进算法．主要包括针对重采样过程改进算法和针对似然函数选取的改进算法。
《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。
本书将通过九大卷22个章节包含肥胖基础、营养减肥、饮食减肥、西医减肥、中医减肥、减肥新技术、减肥误区，系统、全面的介绍减肥对于现在人的重要性，它是一部集学习、认知、普及可操作性于一体的热销读物。
本书在全面总结外关于动态多目标优化及其进化算法发展现状、基础理论及实现技术的基础上，着重介绍了作者基于进化计算的动态多目标优化方面的研究成果，主要包括：动态无约束多目标优化进化算法；动态约束多目标优化进化算法；离散时间空间上的动态多目标优化进化算法；基于粒子群算法的动态多目标优化求解方法；基于进化算法求解动态非线性约束优化问题；动态多目标进化算法性能评价指标度量方法；动态多目标优化问题测试集，为便于应用，书后附有部分算法源程序。 本书可供理工科院校计算机、自动化、信息、管理、控制与系统工程等专业的高年级本科生、研究生和教师、科研工作者阅读，也可供自然科学和工程技术领域相关人员参考。
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。
吕彬、郭全魁、陈磊编写的这本《线性规划问题的新算法》系统地提出了求解线性规划问题的新算法 ——正则形法。全书共分8 章，章介绍了线性规划问题的一般模型及各种形式；第2章研究了线性规划 问题的图解法和其解的性质；第3章提出了“正则形法 ”的求解思路和迭代步骤，并给出了证明；第4章结合图形演示了“正则形法 ”的求解路径；第5章给出 了运用“正则形法”求解线性规划问题的典型示例；第6章研究了“单纯形法”及 其收敛速度的改进；第7章对“正则形法”和“单纯形 法”进行了比较研究；第8章研究了有多个解的线性规划问题。 《线性规划问题的新算法》可作为运筹学、管理 学、系统工程等专业的“线性规划”课程的研究生参考教材，也可供相关专业的院校教师、研究生和高 年级本科生以及从事经济管 理研究的人员作为参考用书。
