《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。

本书是一本适应当今运筹学发展趋势的的综合性入门，主要特点是重视建模和算法的结合，引入了相关的建模工具以及用其进行模型开发的基本技巧。全书共分14章，前3章介绍数学模型的问题求解和改进搜索的基本概念与原理，其余内容则覆盖了确定型优化领域的几乎内容，除了传统的线性规划的模型、算法、对偶理论和灵敏度分析等内容以外，还包括了网络流、整数／组合优化、非线性规划和目标规划等领域的基本模型和主要算法。此外，本书还包含了遗传算法、模拟退火、禁忌搜索和分支切割算法等前沿内容。全书采用统一的理论框架，以简单的“改进搜索”思路贯穿始终，全面且循序渐进地演绎了各种优化算法和方法，包括传统的单纯形法、牛顿法、网络流算法以及各种启发式算法，使读者感受到每次引入的新算法都建立在以往算法的基础上，直观且逻辑性

本书系统论述离散时间排队的思想原理和主要结果，建立了一个完整的理论框架，内容包括Markov型、Geom/G/1型、GI/Geom/c型、D—BMAP/G/1型等各种离散时间排队系统的建模和分析，并简要介绍了离散时间排队网络，除经典模型外，还详细讨论了近些年出现的休假和工作休假离散时间排队系统，并包含计算机通信网络和卫星通信系统性能分析的应用实例，其中部分内容是作者近年来的研究成果，本书叙述深入浅出、论证严谨、图文并茂，注意先进性、系统性和实用性。本书可作为运筹学、管理科学、应用数学、计算机科学、通信科学等专业高年级本科生和研究生的或教学参考书，也可供相关专业的科研人员和工程技术人员阅读参考。

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章介绍随机变量建模及其检验方法；第5章介绍仿真中产生随机变量的方法和技术；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章讨论多系统比较技术，还介绍了基于仿真的

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。

本书是化领域关于化问题的解如何依赖于参数扰动而变化，以及相关的一阶尤其是二阶性条件的成果的专著。作者把很多在当前文献中不太常见的素材综合在一起，形成一完整的理论体系。本书给出了凸分析、对偶理论等有价值的若干专题的丰富素材，很多素材在其他文献中没有出现过。本书还详细地研究了化问题扰动理论在非线性半定规划和非线性半无限规划中的应用。尤其，本书既讨论了无穷维的优化问题，又讨论了有穷维的优化问题。本书可供运筹学与控制论专业的研究生及从事相关学科研究的研究人员参考。

本书提供了利用数学规划作为工具所必需的背景知识，并讨论了与应用技术有关的数学方法。本书包含线性规划、整型规划、动态规划、经典的优化技术，在向量和矩阵运算以及非线性规划中应用符号软件包Maple，应用Maple进行曲线拟合，解决网络问题和线性规划问题，应用化软件包LINDO和LINGO的实例，以及TI-82和TI-92绘图计算软件的用法。本书适合作为管理科学和运筹学等专业的教材，也可作为MBA的教材。本书特点包含利用化软件包LINDO和LINGO的示例。介绍TI-82和TI-92绘图计算软件。包含大量例题与习题，有助于加深读者对数学规划的理解。提供许多目前颇具挑战性的问题的解决途径。

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