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。

区间多目标优化问题普遍存在且非常重要，但已有的解决方法却非常少。采用进化优化方法求解区间多目标优化问题是近年来进化优化界的热点研究方向之一。《区间多目标进化优化理论与应用》阐述了用于求解区间多目标优化问题的进化优化理论与方法，主要包括：目标函数值为区间时，进化个体的比较、决策者偏好的融入及其在种群进化的应用，以及含有很多目标函数优化问题的降维转化与求解等。同时，《区间多目标进化优化理论与应用》还给出了不同方法在基准数值函数优化和室内布局的应用，以及全面详细的算法对比结果。为便于应用《区间多目标进化优化理论与应用》阐述的方法，书后附有部分区间多目标进化优化方法Matlab源程序。《区间多目标进化优化理论与应用》是部用进化优化方法解决区间多目标优化问题，特别是融入决策者偏好解决该问题的

本书是一本适应当今运筹学发展趋势的的综合性入门，主要特点是重视建模和算法的结合，引入了相关的建模工具以及用其进行模型开发的基本技巧。全书共分14章，前3章介绍数学模型的问题求解和改进搜索的基本概念与原理，其余内容则覆盖了确定型优化领域的几乎内容，除了传统的线性规划的模型、算法、对偶理论和灵敏度分析等内容以外，还包括了网络流、整数／组合优化、非线性规划和目标规划等领域的基本模型和主要算法。此外，本书还包含了遗传算法、模拟退火、禁忌搜索和分支切割算法等前沿内容。全书采用统一的理论框架，以简单的“改进搜索”思路贯穿始终，全面且循序渐进地演绎了各种优化算法和方法，包括传统的单纯形法、牛顿法、网络流算法以及各种启发式算法，使读者感受到每次引入的新算法都建立在以往算法的基础上，直观且逻辑性

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)。

"Stochasticoptimizationincontinuoustime"（AuthorFwu-RanqChang）isarigorouutuser-friendlybookontheapplicationofstochasticcontroltheorytoeconomics.Adistinctivefeatureofthebookisthatmath-ematicalconceptsareintroducedinalanguageandterminologyfamiliartograduatestudentsofeconomics.

本书结合作者多年的教学体会与心得，本着加强化方法的基础理论、突出非线性化的应用背景、提高数学建模及计算机应用能力的原则，参照非线性化的发展，较全面、系统地介绍了非线性化的理论与方法。全书共分十二章，内容包括化问题的建模、无约束化和约束化问题的理论和各种算法，以及二次规划、凸规划和线性分式规划的一些特殊算法。