《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.

《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。

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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和参考书，读者只需具有高等数学基础就可以阅读。

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《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。

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《线性锥优化》系统地介绍了线性锥规划的相关理论、主要模型和计算方法，主要内容包括：线性锥规划简介，基础知识，很好性条件与对偶，线性锥规划理论及常见模型，非负二次函数锥规划的近似算法，应用案例和内点算法介绍等。在内容上，《线性锥优化》不仅包含了线性规划、二阶锥规划和半定规划等基本模型，还给出了非负二次函数锥规划这样更为一般的线性锥规划模型。同时，以共轭对偶理论为基础，系统地建立了线性锥规划的对偶模型，分析了原始与对偶模型的强对偶性质。《线性锥优化》的主要内容是我们研究小组近些年的工作总结，一些研究结果还非常初始，仍然具有较高的研究价值。《线性锥优化》可作为很好化相关专业研究生、高年级本科生、教师、科研人员的参考书或。

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