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.
《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。
本书为从国内外经典博弈论名著中，萃取精华片断，汇集而成。本书注重权威性、通俗性、趣味性，使读者对博弈论的内容及应用有一个全面了解。 本书可供大中学师生、党政机关工作人员，及广大博弈论爱好者学习参考。
运筹学应用数学方法研究各类系统的*化问题，运筹学问题的求解主要借助高性能数学软件已成为发展趋势。本书突出建模、基础理论、基本方法和应用MATLAB求解。特别对MATLAB在运筹学中的应用作了尽可能详尽的说明，并辅有大量实例。本书由两部分组成，第1部分包括第1～3章，讲述MATLAB的基本特征、MATLAB文件和MATLAB程序设计；第2部分包括第4～10章，讲述运筹学的基础知识、基本方法，以及如何应用MATLAB解运筹学问题。 本书可以作为本科运筹学课程的教材或教学参考书，也可以供从事运筹学工作的人员参考。 本书循序渐进、由浅入深，并结合大量实例，帮助读者掌握运筹学的基本概念和解法，以及如何应用MATLAB解运筹学问题，可供读者自学。
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。第1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
《博弈论简明教程》第1章的绪论，开门见山地介绍了四个博弈论的典型例子，以期引起读者的兴趣，并由此引入博弈的五个要素：参与者、信息、行动与战略、收益以及结局（均衡）。绪论还简要阐述了博弈论发展的大致脉络，以及博弈论与经济学相互渗透、相互促进的进程。基于个人理性假设的传统非合作博弈是本教程的主要内容，该部分占全书五分之四的篇幅，考虑到近数十年发展迅速的基于团体理性假设的合作博弈，以及不要求参与者完全理性假设的演化博弈的地位与作用的显现，为了让读者能及时接触到博弈论的发展前沿，本教程安排第6章介绍合作博弈，第7章介绍演化博弈，供读者选读。
韦程东著的《数学建模能力培养方法研究》是一部关于数学建模能力培养方法的专著。本专著分四篇，共有26章，篇（1～7章）以问卷调查、访谈和分析学生数学建模作品的质量等方法，了解大学生掌握数学的基本理论、大学生的数学建模意识和数学建模能力的善。第二篇（8～12章）从学生的实际情况出发，研究如何培养大学生掌握数学的基本技能，以发展的眼光去学习数学理论与方法。第三篇（13～24章）研究如何在大学数学主干课程教学中，融入数学建模的思想方法。第四篇（25、26章）探讨了如何用数学元认识等方式，指导学生在日常生活中开展数学建模活动，参加数学建模竞赛。《数学建模能力培养方法研究》适合于从事数学等方面的科研、教学人员及研究生、大学生、数学建模爱好者学习与参考。
本书根据作者多年的教学经验编写而成，主要内容包括数学规划与组合优化建模、方程建模、*方法建模、模糊和灰色系统建模，以及常用数学软件与算法等，涵盖了数学建模常用的方法和工具。每部分内容安排上不追求知识的系统性和完整性，更多地以大量建模问题实例和涉及面较广的背景素材引出需要的方法，并在此基础上简要介绍相关基础知识和基本方法的使用。各部分内容之间具有相对独立性，有利于教师在教学中根据不同的需求以及教学时数的多少进行取舍。 本书可作为一般院校大学生“数学建模”课程的教材，也可作为指导大学生数学建模竞赛的培训参考书，以及供相关科技工作者参考使用。
《博弈论基础要点注释与题解精编》主要内容由三部分组成：（1）要点。要点部分全面归纳了非合作博弈（包括完全信息静态、完全信息动态、不完全信息静态、不完全信息动态四种类型）的基本概念、基本理论与基本方法。（2）注释。注释部分对要点涉及的概念和理论的内涵、解题的方法与结果所作的不同层次、不同角度的阐述。（3）例题和类题。例题汇编了非合作博弈的诸多题型，并给出详尽而多样的求解过程；类题是留给读者练习之用，在各章后一节给出各类题的详细解答。 《博弈论基础要点注释与题解精编》除作为高等院校博弈论课程的教学辅导书之外，也可用于经管及相关专业的本科生、研究生自学或参考；同时，对博弈论感兴趣的不同专业领域的读者也可将其作为参考书使用。
本书内容涵盖控制学科各专业所必需的基础知识，以时域中的线性系统理论知识为主要内容，同时兼顾控制的频域知识和几何知识的叙述。其中有系统的数学描述、系统的可控性和可观测性、系统的小实现、系统的稳定性和系统的反馈控制与设计。本书在内容论述上力求精练，在概念叙述上力求清晰，理论分析上力求严谨，系统设计方法和算法介绍上力求实用，例证说明上力求简明，从而尽力使全书达到好教易学的效果。 本书可作为控制各专业以及与控制相关的各专业的高年级本科生和研究生的教材，也可供相关专业的科技工作者参考。
《运筹学——数据.模型.决策（第二版）》系统地介绍了运筹学中的主要内容，重点陈述应用*为广泛的线性规划、整数规划、非线性规划、目标规划、决策分析、网络计划、网络优化、库存论、排队论、对策论、可靠论、动态规划、预测以及模拟等定量分析方法的应用。阅读《运筹学——数据.模型.决策（第二版）》要求熟悉Windows界面，会Windows基本操作． 《运筹学——数据.模型.决策（第二版）》是教学改革项目“基于信息技术平台的运筹学立体化教材系列”的成果，配备有立体化教学包，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、考试测评系统和在线支持等。 《运筹学——数据.模型.决策（第二版）》从案例出发，详细讲述了如何应用运筹学模型解决管理问题，提供了一整套解决问题的方法：了解事实，理清问题结构
《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。
在众多专家学者的研究成果基础之上，较为系统地总结了信息熵的理论、方法和实际应用案例。《信息熵--理论与应用》由张继国、辛格编著，全书共9章，可分为理论与应用两大部分。理论部分，主要包括信息与信息熵、信息熵计算、信息场与信息传递、模糊信息熵等；应用部分，重点介绍了信息熵在预测与决策、系统优化与评价、风险管理与不确定性分析、企业经营与管理等领域的实际应用。《信息熵--理论与应用》可供信息科学、管理科学和有关工程领域的研究人员与工程技术人员参考，亦可作为高等院校有关专业高年级学生或研究生的教材，或教学参考书。
“高等运筹学”是系统科学、应用数学、管理科学与工程、信息科学等众多学科博士、硕士研究生的一门必修的应用基础课程. 通过本书的学习, 使学生比较系统地掌握运筹学的基本理论, 了解前沿领域与某些应用背景, 培养学生应用课程所学知识解决现实工程和管理中碰到的最优化、平衡、综合评价、决策分析等问题, 使学生能够根据具体的应用问题建立运筹学模型, 提高学生的理论分析能力、数学建模及求解能力. 本书是在本科“运筹学”课程基础上, 提高理论起点, 以泛函分析、凸分析、高等概率统计为数学基础, 结合经济学、金融学、风险管理、多目标决策、多因素评价、计算机网络、无线通信等相关学科分支的应用背景, 全面提高学生的理论基础和建模水平. 内容主要包括Hilbert空间上的最优化理论、随机决策基础、效用理论、多准则决策与群决策、博弈论和复杂
本书精练地介绍了有别于经典运筹学的多种运筹决策的理论与方法，包括：人工神经网络、进化计算、灰色系统理论、模糊决策分析、租糙集理论与方法、系统仿真与系统动力学、系统综合理论及信息融合技术、物元分析与集对分析、应用于运筹的软计算方法(如：蚁群算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、融合算法等)。每一章或节都是一个相对独立的单元，但又具交叉互补性，可应用于决策与系统优化分析。 本书适用于管理科学与工程、信息科学、数学等相关专业的高年级本科生和研究生，也可供有关学者、研究人员参考。
本书详细阐述脉冲微分系统的理论及*研究成果，主要包括具有界滞量或无穷延滞的脉络泛函微分系统的基本理论，脉冲微分系统的几何理论、稳定性理论和边值问题，以及脉冲偏微分系统的振动理论等。 本书可作为理工科大学数学系、应用数学和其他有关专业的大学生、研究生、教师以及有关的科学工作者的参考书。
