ThisbookgrewoutofmylecturenotesforagraduatecourseonoptimalcontroltheorywhichItaughtattheUniversityofIllinoisatUrbana-Champaignduringtheperiodfrom2005to2010.Whilepreparingthelectures，Ihaveaccumulatedanentireshelfoftextbooksoncalculusofvariationsandoptimalcontrolsystems.

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。

本书系统地介绍了线性算子半群的基本理论及其在发展方程中的应用。全书共分为八章：前两章是预备知识；第三章介绍C0半群和解析半群的基本理论；第四章介绍半线性发展方程的抽象结论；第五章和第六章分别介绍半线性抛物型方程和波动方程；第七章介绍分数幂算子、分数幂空间和拟线性抛物型方程；第八章介绍Schrōdinger方程。本书的特点是强调应用和实例。书中内容深入浅出，文字通俗易懂，并配有适量难易兼顾的习题。本书可作为偏微分方程、动力系统、泛函分析、计算数学、控制论方向与理工科相关方向研究生的和教学参考书，亦可作为数学、工程等领域的青年教师和科研人员的参考书。

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。

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。

本书从技术观点和应用观点出发，重点阐述了试验设计、回归设计和数据处理的优化方法和此领域的新分析技术，并以提高试验优化的效率和水平为宗旨提供了实用的应用实例。