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丛书（第2辑）：拉格朗日乘子定理》从一道2005年全国联赛试题的高等数学解法谈起，详细介绍了拉格朗日乘子定理的相关知识及应用，《丛书（第2辑）：拉格朗日乘子定理》共9章，读者可以较全面地了解这一类问题的实质，并且还可以认识到它在其他学科中的应用。
《Mathematica基础及其在数学建模中的应用（第2版）》是作者结合多年的Mathematica与数学建模课程教学实践编写的，其内容包括Mathematica软件介绍、Mathematica应用基础、Mathematica在高等数学中的应用、Mathematic性代数中的应用、Mathematica在概率统计中的应用、利用Mathematica编程、Mathematica在数值计算及图形图像处理中的应用、Mathematica在绘制分形图中的应用、Mathematica在数学建模中的应用共9章。书中配备了较多关于Mathematica与数学建模的实例，这些实例是学习Mathematica与数学建模必须掌握的基本技能。 《Mathematica基础及其在数学建模中的应用（第2版）》由浅入深，由易到难，可作为学习Mathematica与数学建模的自学用书，也可以作为数学建模培训教材。
本书首先围绕物流配送计划问题、网络的开放式很短路径问题、多阶段供应链管理的网络问题以及双目标网络问题中的网络系统的很小费用优选流量问题这几个可用网络模型一般化的NP hard组合优化问题，介绍如何设计不同的染色体来采用遗传算法解决网络设计问题；然后，在数值实验中通过求解实际问题详细地介绍了遗传算法的使用方法；很后，介绍怎样有效地运用遗传算法求解从基本的网络模型，到通信网络、逻辑系统、优选的生产计划等不同的多目标网络模型。本书通过使用具体数值实例进行浅显易懂的讲解，而没有涉及难懂的理论讲解，低年级学生凭借其现有的数学基础知识就可以接近理解书中介绍的网络数学模型和遗传算法的解法。书中丰富的数值实例能够加深读者对算法的理解，为学习带来便利。
如何通过25次简单迭代得到圆周率的4500万位有效数字？利用深刻的数学思想以及高超的算法设计，就可以产生如此有威力的算法。本书用比较浅显的数学知识，比如三角函数、级数、迭代等概念，解释如何得到圆周率计算的高效算法。希望通过这本小册子，让读者从一个很小的角度感悟到计算机时代算法的基本思想。
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本书在简要阐述智能优化方法相关理论的基础上，介绍了蚁群智能优化方法的基本原理与算法主要要素等基本内容。同时，介绍蚁群智能优化方法在旅行商问题、背包问题、定向问题、属性约简、卫星资源调度问题以及多目标组合优化问题等复杂组合优化问题的应用示例，详细阐述蚁群智能优化方法在具体应用中的的基本设计方法以及算法性能改善的有效途径。本书适合作为从事智能优化方法及其应用研究的相关科技工作者、专业技术人员的参考书，也可作为计算机学科、控制科学等专业研究生和高年级本科生学习蚁群智能优化方法的指导用书。
