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。
《谁排 ?:关于评价和排序的科学》是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。
本书介绍了Patran 2010软件的基本操作以及Nastran2010的求解分析，全书共分为19章。第l章简介MSC公司以及Patran和Nastran的基本功能；第2章简介使用Patran建模和Nastran分析的过程；第3章介绍使用Patran建立几何模型；第4章介绍使用Patran进行有限元网格划分；第5章介绍材料属性；第6章单元属性：第7章介绍工况及边界条件；第8章介绍了如何进行分析控制；第9章介绍分析结果后处理。0章至19章是实例章，涵盖了使用Nastran分析的主要分析类型，其中0章介绍基本使用实例；第ll章介绍静力学分析；2章介绍屈曲分析；3章介绍模态分析；4章介绍瞬态响应分析；5章介绍频率响应分析；6章介绍响应分析；7章介绍非线性分析；8章介绍结构拓扑优化；9章介绍热传导分析。对所有实例的操作步骤都提供了详细的文字和图例说明，以便于读者学习掌握。 本书适合于高等院校研究生作为计算机
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。
《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。
《离散与连续空间中的搜索理论》讨论离散和连续空间中关于静止和运动目标的搜索策略，分析了目标的概率分布函数已知和未知的各种情况，重点介绍了搜索理论的基础知识和发展。 《离散与连续空间中的搜索理论》共分6章。章介绍搜索理论的产生、发展过程及研究现状。第2章讨论针对静止目标的搜索策略及数学模型。第3章讨论分布函数未知情况下的搜索策略。第4章讨论针对运动目标的搜索策略，并尝试将搜索问题与控制理论结合起来进行讨论。第5章介绍系统的控制理论的一些基本原理以及与搜索理论的交叉点。第6章给出了搜索理论在经济学和无线网络管理领域的一些应用。最后对全书做了一个总结并给出关于进一步研究的一些建议。《离散与连续空间中的搜索理论》包括了许多实例和算法，以及一个示范性的仿真软件包。 《离散与连续空间中的搜索
《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。
