作为一本提供给学习博弈论的读者释疑和解题的教学辅导书，本书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，在各章最后一节给出各类题的详细解答。 本书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。

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状态空间控制理论与结构力学模拟关系的数学基础是Hamilton理论体系，在这个体系下，二者的成果可以交叉运用。全书分为两部分：部分是对状态控制线性体系理论的求解，将结构力学中成熟的区段合并消元、子结构分析等技术结合精细积分法几乎可以求得控制、滤波、H∞范数等问题的解；第二部分讨论时变、非线性控制的保辛摄动近似求解，并将模拟理论进一步应用到饱和控制和分散控制等问题的求解。以精细积分方法贯穿全书是本书的一大特色。 本书可作为高等院校力学与自动控制专业高年级本科生和研究生教材，也可供航空、航天、机械工程等相关领域的科研人员参考。

《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.

《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。

本书将从突发疫情环境下的应急物流网络优化与常规疫情环境下的药品物流调度两个视角，探讨医疗物资调度的优化理论与方法。在应急环境下，本书将结合生物恐怖袭击这一非常规突发事件的应急救援活动，开展基于生物危险源扩散模型的应急救援控制策略研究、时间驱动环境下应急物资混合协同配送方法研究、资源驱动环境下应急物流网络协同优化研究、生物反恐体系中应急物流网络集成动态优化研究以及应急救援方案选择的序贯决策方法研究。

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章介绍随机变量建模及其检验方法；第5章介绍仿真中产生随机变量的方法和技术；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

《谁排 ?:关于评价和排序的科学》是首个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。