本书系统介绍锥约束优化的**性理论与增广Lagrange方法，主要内容包括变分分析的相关基础、约束集合的切锥与二阶切集、对偶理论、非线性锥约束优化的一阶**性条件和二阶**性条件、三类重要的锥约束优化的**性条件、凸规划的内点算法以及非凸半定规划的增广Lagrange方法的收敛速度估计等.
整数规划是运筹学与最优化理论的重要分支之一.整数规划模型、理论和算法在管理科学、经济、金融工程、工业管理和其他领域有着广泛的应用.本书主要介绍经典的线性整数规划理论和算法，同时简单介绍近年发展起来的非线性整数规划理论.主要内容包括:线性和非线性整数规划问题和模型、线性规划基础、全单模矩阵、图论和网络流问题、算法复杂性理论、分校定界算法、割平面方法、多面体和有效不等式理论、整数规划对偶理论、0-1二次整数规划与SDP松弛、0-1多项式整数规划等.
本书系统地介绍运筹学中的主要内容，重点陈述应用最为广泛的线性规划、对偶理论、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络、决策分析、博弈论、库存论、排队论与模拟等定量分析的理论和方法。阅读本书只需微积分、线性代数与概率统计的一些基本知识。本书是教学改革项目“基于信息技术平台的运筹学立体化教材”的成果，配备有完整和立体化教学包，包括教师手册、多媒体课件、习题案例答案、补充习题及其答案、教学案例库、考试测评系统、在线支持等。
《数理统计及其在数学建模中的实践（使用MATLAB）》从数理统计分析在数学建模中的应用以及在MATLAB中的实现出发，介绍概率论与数理统计分析的基本概念、典型应用及使用MATLAB进行实际建模分析的基本方法和应用。本书将概率论与数理统计的建模方法与MATLAB典型应用融为一体，既从理论上介绍了数理统计基础的基本原理、数理统计知识在数学建模中的使用方法，又详细讲解了该部分知识在MATLAB环境下的实现方法，并给出了大量的典型实例分析。 《数理统计及其在数学建模中的实践（使用MATLAB）》主要内容包括：利用MATLAB制作统计报告或报表、数据处理与统计作图、统计估计、参数检验、方差分析、回归分析与数据拟合、马尔可夫链、数理统计建模实验设计等。书中从数学建模的角度出发描述了通过数理统计数学建模的一般方法步骤，既有理论推导又详
本书力求将运筹学的理论精心设计到应用问题的解决过程中，从应用问题的提出、目标的建立、条件的分析、模型的求解到模型参数的灵敏度分析，深入浅出地介绍了如何求解各类规划模型。全书共分12章，主要内容包括运筹学概况、线性规划、线性规划的对偶和灵敏度分析、运输问题、目标规划、整数规划、图与网络规划、动态规划、排队论、存贮论、决策论和博弈论的基本概念、基本理论和方法。本书通过丰富的例子和简单的求解软件说明求解方法的运用，使得运筹学的内容变得通俗易懂。 本书不仅适合管理、工程类专业的本科生、研究生教学使用，也可供其他相关学科、专业教学使用，还可以作为相关人员的培训教材和自学参考书。
本书共11章，内容包括运筹学思想与运筹学建模、基本概念和基本理论、线性规划、*优化搜索算法的结构与一维搜索、无约束*优化方法、约束*优化方法、目标规划、整数规划、网络计划、层次分析法及智能优化计算简介。这些内容是管理类、经济类专业研究生应具备的知识。作为教材，本书着重阐述基本思想、理论和方法，力求做到深入浅出，通俗易懂。每一章章末配有适当的习题，便于读者理解、消化书中的内容。本书可作为管理类、经济类及大多数工科类专业硕士研究生的教材，也可作为应用数学、计算数学及管理科学与工程专业本科高年级学生的教材或参考书，对于从事运筹及优化应用的技术人员和管理人员也有一定的参考价值。
本书对第一版进行修改，删去个别章节，补充一些应用模型例题。习题进行调整与更换。使书的质量更适合教学。主要内容有：线性规划、整数规划、目标规划、网络规划、网络计划技术、动态规划、排队论、存储论、决策分析
《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。
