群智能優(yōu)化算法研究已成為智能優(yōu)化領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，并滲透到社會生產(chǎn)生活的方方面面。作為一種新興的智能優(yōu)化技術(shù)，群智能優(yōu)化算法自提出以來，廣泛應(yīng)用于人工智能、通信網(wǎng)絡(luò)和工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域。無論是從理論研究還是應(yīng)用研究的角度考量，群智能理論及其應(yīng)用研究都具有重要的學(xué)術(shù)意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。 針對背包問題優(yōu)化、車輛路徑

本書介紹了5種進(jìn)化計(jì)算方法，綜述了多種新穎的云進(jìn)化算法，以及應(yīng)用云模型對遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略、蟻群算法、粒子群算法、量子進(jìn)化算法、差分進(jìn)化算法、人工蜂群算法、人工魚群算法、模擬退火算法、蛙跳算法、果蠅優(yōu)化算法等進(jìn)行改進(jìn)的方法，闡述了云模型、基于貪心思想和云模型的進(jìn)化算法，以及云進(jìn)化策略方法。

《時(shí)間序列分析發(fā)展簡史》依據(jù)大量的原始文獻(xiàn)和相關(guān)研究文獻(xiàn)，盡可能地以概念、思想和方法形成與發(fā)展的時(shí)間順序?yàn)橹骶�，細(xì)致勾勒時(shí)間序列分析的起源、歷史發(fā)展的脈絡(luò)。同時(shí)《時(shí)間序列分析發(fā)展簡史》也為時(shí)間序列分析課程的理論教學(xué)和學(xué)習(xí)提供文化背景與學(xué)術(shù)支撐，為現(xiàn)代教學(xué)科研探尋方向。

本書架構(gòu)上分為概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)分析三個(gè)部分，章節(jié)設(shè)計(jì)由淺入深逐步遞進(jìn)。在概率論部分，第1章為概率論的基礎(chǔ)知識，為概率論的學(xué)習(xí)做預(yù)備，第2、3章為隨機(jī)變量的分布及其數(shù)字特征。在數(shù)理統(tǒng)計(jì)部分，第4章為數(shù)理統(tǒng)計(jì)基本概念，第5-6章為統(tǒng)計(jì)推斷。在統(tǒng)計(jì)分析部分，第7章通過案例及SPSS軟件介紹了常用的多元統(tǒng)計(jì)分析的應(yīng)用。教

《高斯隨機(jī)過程的局部時(shí)和隨機(jī)流形》主要介紹幾類高斯隨機(jī)過程在局部時(shí)和隨機(jī)流動(dòng)形等方面的最新研究進(jìn)展，較為系統(tǒng)地講述局部時(shí)和隨機(jī)流動(dòng)形這些概率論中的重要問題.主要內(nèi)容包括：①分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)、多分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)和次分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)等幾類高斯過程的局部時(shí)；②由分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)驅(qū)動(dòng)的Ornstein-Uhlenbeck過程的碰撞局部時(shí)；③兩

本書分為8章，包括最優(yōu)控制理論涉及的基礎(chǔ)知識、最優(yōu)控制中的變分法、最小值原理、線性二次型最優(yōu)控制、離散時(shí)間系統(tǒng)的最優(yōu)控制、動(dòng)態(tài)規(guī)劃以及微分對策問題。書中包括大量的例題及MATLAB實(shí)現(xiàn)方法，并通過工程應(yīng)用實(shí)例使得讀者能充分掌握最優(yōu)控制的基本理論及應(yīng)用。

本書系統(tǒng)研究了幾類可靠性分布在完全樣本、截尾樣本、無失效樣本以及模糊數(shù)據(jù)情形下參數(shù)的Bayes估計(jì)問題。主要內(nèi)容包括：完全樣本情形下的幾類可靠性分布（廣義Pareto分布、艾拉姆咖分布、比例危險(xiǎn)率模型和Laplace分布）模型參數(shù)的Bayes估計(jì)問題，逆Rayleigh分布參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes雙側(cè)檢驗(yàn)和一類特殊的單參數(shù)

仿真科學(xué)與技術(shù)屬于高新技術(shù)領(lǐng)域，是工業(yè)化社會向信息化社會前進(jìn)中產(chǎn)生的新興的科學(xué)技術(shù)學(xué)科，需求牽引力強(qiáng)、應(yīng)用領(lǐng)域廣。從我國仿真科學(xué)與技術(shù)的科學(xué)研究和高水平創(chuàng)新人才培養(yǎng)需求出發(fā)，由中國系統(tǒng)仿真學(xué)會組織，在國際交流合作的基礎(chǔ)上，集國內(nèi)高校與研究院所專家之力，完成了建模與仿真名詞術(shù)語集的編撰工作。建模與仿真名詞術(shù)語集共分兩大部

排序與時(shí)序最優(yōu)化引論

針對無線射頻識別（RadioFrequencyIdentification,RFID）技術(shù)選擇和物流外包服務(wù)商選擇等實(shí)際管理決策問題，如何提出一些科學(xué)合理的方法解決這些決策問題顯得尤為重要和緊迫。本文提出了兩種基于直覺模糊偏好關(guān)系的群決策方法，分別將其應(yīng)用于RFID技術(shù)選擇和物流外包服務(wù)商的選擇問題中。