本书内容已经外聘专家审读审核通过后同意安排出版。本书将运筹学的基本内容按照数学模型分成线性模型、非线性模型和随机模型，分别加以介绍，主要包括：线性规划、对偶理论及灵敏度分析、运输问题、目标规划、整数规划、图与网络流优化、无约束非线性规划、约束非线性规划、排队论等。全书除介绍运筹学基本理论和方法外，还结合Matlab的应

本书介绍了试验设计与数据分析的常用方法，及其在专业学习、科学试验和工业生产中的实际应用。全书共分为10章，其中第1章为概述；第2章为与理化数据分析相关的Excel基础操作；第3-6章为试验数据的误差分析、图表制作方法、方差分析和回归分析；第7-9章介绍了正交设计、均匀设计和优选方法；第10章是综合实训练习，方便学习者检

本书聚焦于高维变量误差模型的理论与计算方法，分别考虑了线性回归和多响应回归变量误差模型的参数估计。统计层面，提出非凸估计方法，给出参数估计的误差上界，进而建立统计一致性。计算层面，采用便捷高速的一阶算法求解估计量所基于的非凸优化问题，并证明了算法的线性收敛结果，表明算法可在线性时间内收敛到问题的一个近似全局解，填补了非

本书共分八章，主要内容包括：随机事件和概率；随机变量及其分布；多维随机变量及其分布；随机变量的数字特征；大数定律和中心极限定理；数理统计的基本概念；参数估计。

本书强调适当的统计学习数据分析以综合方式依赖于健全的数据收集、智能数据管理、适当的统计程序和对结果的可理解的解释。监督学习可被统一视为回归分析的一种形式。通过大量实际应用及其相关的R代码来说明关键概念和过程，着眼于实际意义。

有限元方法是处理各种复杂工程问题的重要分析手段，也是进行科学研究的重要工具。本书从有限元分析概述、杆梁结构分析的有限元方法、连续体结构分析的有限元方法、非线性有限元，以及基于ANSYS平台的有限元建模与分析实例等五个方面系统地介绍了有限元技术分析及相关计算应用。全书是作者在多年从教经验的基础上，依据目前工程学科对有限元

本书的主要目的是向读者介绍多目标排序的一些常见模型、研究方法和主要结果。本文共包含7章：在第1章中，我们给大家介绍了排序问题的一些定义和概念，国内外当前研究的现状以及研究多目标排序的一些常见方法。在第2章中，我们介绍了一些经典的单机排序结果.在第3章中，我们给出了单机批加工排序的一些结果。在第4章中，我们介绍了多台机器

智能优化算法作为人工智能的重要研究方向之一，为许多领域中复杂的系统优化问题提供了更好的解决方法，因此得到了广泛的应用。《智能优化算法及MATLAB实现》按照智能优化算法、测试函数集及常用仿真实验等逻辑脉络由浅至深地进行讲解，便于读者入门并掌握智能优化算法及其MATLAB实现的相关知识，为后续学习打下良好基础。全书共16

全书共10章，第1-3章主要介绍图的思维方式、图算法基础以及如何评估图算法的效率。第4-9章主要介绍6类经典图算法，包括中心性算法、相似度算法、连通性和紧密度算法、传播与分类算法、拓扑链接预测算法、图嵌入算法等的原理、参数以及行业应用。第10章介绍图算法在金融、生物医药等领域的深度应用。

本书首先介绍了与课程相关的高等数学知识，包括泛丽分析基础与最优化方法，这样做的目的是加强学生的专业基础，然后重点阐述了最优控制原理及求解方法。本书的主要内容包括变分法、极大(小)值原理线性二次型最优控制、动态规划、近似动态规划、微分对策、H2与H∞最优控制以及随机系统的最优滤波与控制等。学生在学习本书的内容时，除了需要