本書內(nèi)容已經(jīng)外聘專家審讀審核通過(guò)后同意安排出版。本書將運(yùn)籌學(xué)的基本內(nèi)容按照數(shù)學(xué)模型分成線性模型、非線性模型和隨機(jī)模型，分別加以介紹，主要包括：線性規(guī)劃、對(duì)偶理論及靈敏度分析、運(yùn)輸問(wèn)題、目標(biāo)規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、圖與網(wǎng)絡(luò)流優(yōu)化、無(wú)約束非線性規(guī)劃、約束非線性規(guī)劃、排隊(duì)論等。全書除介紹運(yùn)籌學(xué)基本理論和方法外，還結(jié)合Matlab的應(yīng)

本書介紹了試驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)分析的常用方法，及其在專業(yè)學(xué)習(xí)、科學(xué)試驗(yàn)和工業(yè)生產(chǎn)中的實(shí)際應(yīng)用。全書共分為10章，其中第1章為概述；第2章為與理化數(shù)據(jù)分析相關(guān)的Excel基礎(chǔ)操作；第3-6章為試驗(yàn)數(shù)據(jù)的誤差分析、圖表制作方法、方差分析和回歸分析；第7-9章介紹了正交設(shè)計(jì)、均勻設(shè)計(jì)和優(yōu)選方法；第10章是綜合實(shí)訓(xùn)練習(xí)，方便學(xué)習(xí)者檢

本書聚焦于高維變量誤差模型的理論與計(jì)算方法，分別考慮了線性回歸和多響應(yīng)回歸變量誤差模型的參數(shù)估計(jì)。統(tǒng)計(jì)層面，提出非凸估計(jì)方法，給出參數(shù)估計(jì)的誤差上界，進(jìn)而建立統(tǒng)計(jì)一致性。計(jì)算層面，采用便捷高速的一階算法求解估計(jì)量所基于的非凸優(yōu)化問(wèn)題，并證明了算法的線性收斂結(jié)果，表明算法可在線性時(shí)間內(nèi)收斂到問(wèn)題的一個(gè)近似全局解，填補(bǔ)了非

本書共分八章，主要內(nèi)容包括：隨機(jī)事件和概率；隨機(jī)變量及其分布；多維隨機(jī)變量及其分布；隨機(jī)變量的數(shù)字特征；大數(shù)定律和中心極限定理；數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念；參數(shù)估計(jì)。

本書強(qiáng)調(diào)適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析以綜合方式依賴于健全的數(shù)據(jù)收集、智能數(shù)據(jù)管理、適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)程序和對(duì)結(jié)果的可理解的解釋。監(jiān)督學(xué)習(xí)可被統(tǒng)一視為回歸分析的一種形式。通過(guò)大量實(shí)際應(yīng)用及其相關(guān)的R代碼來(lái)說(shuō)明關(guān)鍵概念和過(guò)程，著眼于實(shí)際意義。

有限元方法是處理各種復(fù)雜工程問(wèn)題的重要分析手段，也是進(jìn)行科學(xué)研究的重要工具。本書從有限元分析概述、桿梁結(jié)構(gòu)分析的有限元方法、連續(xù)體結(jié)構(gòu)分析的有限元方法、非線性有限元，以及基于ANSYS平臺(tái)的有限元建模與分析實(shí)例等五個(gè)方面系統(tǒng)地介紹了有限元技術(shù)分析及相關(guān)計(jì)算應(yīng)用。全書是作者在多年從教經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，依據(jù)目前工程學(xué)科對(duì)有限元

本書的主要目的是向讀者介紹多目標(biāo)排序的一些常見模型、研究方法和主要結(jié)果。本文共包含7章：在第1章中，我們給大家介紹了排序問(wèn)題的一些定義和概念，國(guó)內(nèi)外當(dāng)前研究的現(xiàn)狀以及研究多目標(biāo)排序的一些常見方法。在第2章中，我們介紹了一些經(jīng)典的單機(jī)排序結(jié)果.在第3章中，我們給出了單機(jī)批加工排序的一些結(jié)果。在第4章中，我們介紹了多臺(tái)機(jī)器

智能優(yōu)化算法作為人工智能的重要研究方向之一，為許多領(lǐng)域中復(fù)雜的系統(tǒng)優(yōu)化問(wèn)題提供了更好的解決方法，因此得到了廣泛的應(yīng)用�！吨悄軆�(yōu)化算法及MATLAB實(shí)現(xiàn)》按照智能優(yōu)化算法、測(cè)試函數(shù)集及常用仿真實(shí)驗(yàn)等邏輯脈絡(luò)由淺至深地進(jìn)行講解，便于讀者入門并掌握智能優(yōu)化算法及其MATLAB實(shí)現(xiàn)的相關(guān)知識(shí)，為后續(xù)學(xué)習(xí)打下良好基礎(chǔ)。全書共16

全書共10章，第1-3章主要介紹圖的思維方式、圖算法基礎(chǔ)以及如何評(píng)估圖算法的效率。第4-9章主要介紹6類經(jīng)典圖算法，包括中心性算法、相似度算法、連通性和緊密度算法、傳播與分類算法、拓?fù)滏溄宇A(yù)測(cè)算法、圖嵌入算法等的原理、參數(shù)以及行業(yè)應(yīng)用。第10章介紹圖算法在金融、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域的深度應(yīng)用。

本書首先介紹了與課程相關(guān)的高等數(shù)學(xué)知識(shí)，包括泛麗分析基礎(chǔ)與最優(yōu)化方法，這樣做的目的是加強(qiáng)學(xué)生的專業(yè)基礎(chǔ)，然后重點(diǎn)闡述了最優(yōu)控制原理及求解方法。本書的主要內(nèi)容包括變分法、極大(小)值原理線性二次型最優(yōu)控制、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃、微分對(duì)策、H2與H∞最優(yōu)控制以及隨機(jī)系統(tǒng)的最優(yōu)濾波與控制等。學(xué)生在學(xué)習(xí)本書的內(nèi)容時(shí)，除了需要