数学是研究现实世界数量关系和空间形式的科学，是一种思维方式，在它的发展历史长河中，一直与各种应用问题紧密相关。本书是为各类本专科院校开展数学建模活动和参加全国大学生数学建模竞赛的指导培训而编著的，是笔者在使用多年的指导培训讲义基础上结合的竞赛题修订而成的。内容包括：数学建模概述、初等数学建模方法示例、预测类数学模型、评价类数学模型、优化类数学模型、概率类数学模型、多元统计分析模型、方程类数学模型、图与网络模型以及如何准备全国大学生数学建模竞赛。同时它对以往在全国大学生数学建模竞赛以及其他数学建模竞赛中出现过的几类主要数学模型进行了归纳总结。
整数规划是运筹学与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、T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、分枝定界算法、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。 本书适合运筹学、管理科学、应用数学和工程类专业的高年级本科生和研究生作为整数规划的教材和参考书，读者只需具有高等数学基础就可以阅读。
本书作为科普读物侧重以初等方式概要介绍运筹学中的一些重要内容，主要包括：线性规划、运输问题、整数规划、工件排序、黄金分割法、图论、短路问题、旅行商问题、决策论、对策论等基本的理论和方法。以不超过高中数学的程度，通过问题导向与算例示范，循序渐进地讲解运筹学的主要思想、基本概念与典型方法，兼顾趣味性和专业性，力求以轻松的方式让读者进入运筹学的优化之门。 本书可供大、中学生以及社会各层次人员作为科普书阅读或自学使用，亦可供相关院校用作选修课教材或课外读物。 本书另有作者自行开发的运筹学自由软件，可在相关网站免费下载使用。
"Stochasticoptimizationincontinuoustime"（AuthorFwu-RanqChang）isarigorouutuser-friendlybookontheapplicationofstochasticcontroltheorytoeconomics.Adistinctivefeatureofthebookisthatmath-ematicalconceptsareintroducedinalanguageandterminologyfamiliartograduatestudentsofeconomics.
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
智能优化混合算法是一种以某类优化算法为基础，融合其他智能算法或理论的混合算法，可用于求解各种工程问题优化解。本书系统讨论了现今应用较为广泛的几种智能优化混合算法，主要内容来源于作者多年的研究成果，使读者比较全面地了解智能优化混合算法的相关知识及应用。本书理论联系实际，集知识性、专业性、操作性、技能性为一体，对智能优化混合算法的原理、步骤、应用等进行了全面且详细的介绍。
整数规划是运筹学与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、T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、分枝定界算法、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。 本书适合运筹学、管理科学、应用数学和工程类专业的高年级本科生和研究生作为整数规划的教材和参考书，读者只需具有高等数学基础就可以阅读。
《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
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。
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章介绍变量建模及其检验方法；第5章介绍仿真中产生变量的方法和技术；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优
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。
《马尔可夫决策过程理论与应用》从马氏决策的一般理论出发，介绍了马氏决策的基本概念，给出了决策过程的表述方法并介绍了不同准则条件下的基本理论，还给出了作者对一些实际问题的研究心得，为读者提供参考. 《马尔可夫决策过程理论与应用》在《实用马尔可夫决策过程》一书的基础上增加了 Bandit 过程、部分可观察过程、软件可靠性建模分析以及大规模计算方法等章节，为读者提供更为宽阔的视野.
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。
《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
《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。
