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。
《数学建模方法进阶》是基于作者多年从事本科生、研究生数学建模以及相关课程教学的经验，综合参考了外数学建模、竞赛论文、有关问题的学术文献等编写而成。全书从数学建模方法论开始，以丰富的实际案例为点，以各类数学方法为线，并包含了一些比较深刻的数学方法和思维方式。《数学建模方法进阶》可以作为高等学校各专业、研究生学习数学建模课程、参加数学建模竞赛的，也可以作为研究人员研究相关课题的参考书。
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。
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
《变分分析与优化》系统介绍变分分析的基本理论，讨论变分分析在化理论与算法分析中所起的基础性作用。变分分析部分包括宇宙空间与锥、集值映射、集合的变分几何、函数的广义微分、单值函数的Lipschitz性质和集值映射的Aubin性质、隐函数定理与系统稳定性。化理论部分包括性理论（含有Lipschitz函数优化的Clarke乘子原则以及均衡约束数学规划问题的性条件）、非线性规划的扰动分析、二阶锥的变分分析与二阶锥约束优化问题的扰动分析，以及半正定矩阵锥的变分分析与半定规划问题的扰动分析。化的算法部分包括Newton方法和邻近点方法，邻近点方法部分介绍Moreau包络、等式约束的非线性规划问题、非线性二阶锥约束优化问题与非线性半定规划问题的增广Lagrange方法的收敛速度等。 《变分分析与优化》可作为高等院校数学系高年级本科生，运筹学与控制论专业
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。
"Stochastic optimization in continuous time"（AuthorFwu-RanqChang）is a rigorouut user-friendly book on the application ofstochastic control theory to economics. A distinctive feature ofthe book is that math-ematical concepts are introduced in alanguage and terminology familiar to graduate students ofeconomics.
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。
本书阅读本书只需具备微积分和线性代数的部分基础知识。本书可作为科技人员和本科生通俗易懂的入门参考书．可帮助读者学会以自己的想法建立简单数学模型，并利用模型对自己或其他人的结论进行解释。为此，书中给出了生物学、生态学、经济、医药、农业、化学、电力、机械以及加工工艺等不同领域的多个详细范例。《数学建模与仿真--科学与工程导论》根据作者长期在科学与工程领域的建模与仿真工作经验编写而成，给出了一些基本问题的答案。比如：什么是数学模型？数学模型有哪些种类？针对某个特定问题应该选择什么模型？什么是仿真、参数评估和确认等？本书大量引用了免费开源软件。包括3DCFD软件和结构力学模拟软件在内的软件，读者可在互联网上免费获得的CAELinux一Live—DVD中使用(可以在多数计算机和操作系统上运行)。
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。
