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

《自然约束语言》介绍自然约束语言NCL及其开发平台POEM。全书共6章，其中第1章简要介绍NCL语言与求解系统；第2章和第3章介绍NCL语言的基本体系和原理方法，内容包括NCL的词法、语法及语义等；第4章介绍NCL语言的开发平台POEM的使用方法；第5章介绍如何用NCL语言进行建模及求解；第6章介绍NCL语言在工业优化中的部分应用。

《谁排 ?:关于评价和排序的科学》是首个关于评分和排名科学的著作。它是搜索排序姊妹篇的第二本。主要内容有：排名概述、梅西法、科利法、基纳法、埃洛体系、马尔可夫法、攻防评分法、基于重新排序的排名方法、分差、用户偏好评分、处理平局、加入权重、“假如……会怎样”的问题与敏感性、排名聚合、比较排名的方法、数据等。《谁排 ?:关于评价和排序的科学》可作为数学、计算机、网络技术、管理学和数据科学等专业的参考书，也可作为教材使用。

本书阅读本书只需具备微积分和线性代数的部分基础知识。本书可作为科技人员和本科生通俗易懂的入门参考书．可帮助读者学会以自己的想法建立简单数学模型，并利用模型对自己或其他人的结论进行解释。为此，书中给出了生物学、生态学、经济、医药、农业、化学、电力、机械以及加工工艺等不同领域的多个详细范例。《数学建模与仿真--科学与工程导论》根据作者长期在科学与工程领域的建模与仿真工作经验编写而成，给出了一些基本问题的答案。比如：什么是数学模型？数学模型有哪些种类？针对某个特定问题应该选择什么模型？什么是仿真、参数评估和确认等？本书大量引用了免费开源软件。包括3DCFD软件和结构力学模拟软件在内的软件，读者可在互联网上免费获得的CAELinux一Live—DVD中使用(可以在多数计算机和操作系统上运行)。

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本书系统地介绍了运筹学的各重要分支，包括线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、统筹法、图论、排队论、存储论、对策论和决策论等。作者使用简洁、易教、易懂和易操作的方式，系统地论述了运筹学在解决各类实际问题时的数学模型和求解算法。本书不仅给出了每种算法的程序源代码，还给出了每种算法的编程方法和设计流程。书中的实例均采用Delphi语言来实现，并给出了详细的求解过程和界面显示，使渎者便于解决实际问题。 本书配带光盘提供了书中所使用的全部程序文件。为了方便读者使用，盘中不仅给出了源程序文件，还给出了在Delphi 6.0中生成应用程序的工程软件和最后生成的可执行文件(.exe文件)。 本书可作为高等院校经济、管理、应用数学、军事指挥等专业大专、本科的运筹学课程的教材、实验或教学参考书，也可供研究生及相

本书介绍了优化方法的相关概念、函数优化方法和启发式组合优化方法，重点阐述了基于状态转移的组合优化方法，并介绍了使用基于状态转移的组合优化方法研究0／1背包问题、加工排序问题、旅行推销员问题以及武器一目标分配问题求解方法的成果。 本书可作为优化技术相关专业高年级本科生、研究生的教学、辅导用书，也可作为相关科研工作者和技术人员的参考书。

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。

状态空间控制理论与结构力学模拟关系的数学基础是Hamilton理论体系，在这个体系下，二者的成果可以交叉运用。全书分为两部分：部分是对状态控制线性体系理论的求解，将结构力学中成熟的区段合并消元、子结构分析等技术结合精细积分法几乎可以求得控制、滤波、H∞范数等问题的解；第二部分讨论时变、非线性控制的保辛摄动近似求解，并将模拟理论进一步应用到饱和控制和分散控制等问题的求解。以精细积分方法贯穿全书是本书的一大特色。 本书可作为高等院校力学与自动控制专业高年级本科生和研究生教材，也可供航空、航天、机械工程等相关领域的科研人员参考。

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《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。