本书系统深入地阐述了鸽群优化的起源、原理、模型、理论、改进及应用，力图概括该算法自提出以来的国内外**研究进展。全书共9章，主要包括鸽群优化思想起源和研究现状，鸽群优化机制原理、数学模型和实现流程，鸽群优化收敛性理论证明、首达时间及参数选择，鸽群优化模型改进，鸽群优化在任务规划、自主控制、信息处理、电气能控等领域的典型应用，以及鸽群优化研究前沿与展望。本书面向工程实际应用，突出前沿学科交叉，强调理论基础支撑，着眼优化技术发展，取材新颖，深入浅出，覆盖面广，系统性强，力求使广大读者能快速掌握和应用

《AnsysWorkbench2022中文版有限元分析从入门到精通》针对以Ansys2022版本，对AnsysWorkbench分析的基本思路、操作步骤、应用技巧进行了详细介绍，并结合典型工程应用实例详细讲述了AnsysWorkbench的具体应用方法。全书共13章，第1～4章为操作基础，详细介绍了AnsysWorkbench分析全流程的基本步骤和方法，其中包括AnsysWorkbench2022入门、DesignModeler应用程序、Mechanical应用程序和一般网格控制；第5～13章为

最优化技术是科学与工程领域中的重要数学工具。本书首先介绍非线性方程组的解析与数值解法，然后介绍各个分支的最优化问题建模与求解方法，包括无约束最优化、凸优化(如线性规划、二次型规划与几何规划等)、非线性规划、混合整数规划、多目标规划与动态规划等，最后简要介绍智能优化方法，并与常规方法进行对比研究。与传统的最优化技术方面的教材不同，本书侧重于利用MATLAB语言直接描述与求解最优化问题。本书可作为一般读者学习和掌握最优化技术的教材或教辅读物，还可以作为高等学校理工科各专业的本科生和研究生学习计算机数

本书介绍了智能优化算法中的RNA遗传算法，包括RNA遗传算法、具有茎环操作的RNA遗传算法、受蛋白质启发的RNA遗传算法、信息熵动态变异概率的RNA遗传算法、自适应策略的RNA遗传算法、发夹交叉操作RNA遗传算法的桥式吊车支持向量机建模和发夹变异操作RNA遗传算法的桥式吊车神经网络建模方法。本书体现了作者在RNA遗传算法及应用方面的部分研究工作。

《ABAQUS2022中文版有限元分析从入门到精通》以有限元软件ABAQUS2022为对象，系统地介绍了ABAQUS2022的各种基本功能。全书分为11章，主要从线性结构静力问题、接触问题、材料非线性问题、结构模态问题、显式非线性问题、热应力问题、多体系统问题、多步骤问题及子程序开发9个方面系统地讲解了ABAQUS2022的基本功能和简单建模与仿真实例。本书内容从实用出发，侧重于？ABAQUS？的实际操作和工程问题的解决。书中对重点问题及需要注意的方面均给出了提示，有利于初学者快速掌握ABAQU

《Ansys2022有限元分析从入门到精通》以Ansys2022为依托，对Ansys分析的基本思路、操作步骤和应用技巧进行详细介绍，并结合典型工程应用实例详细讲述了Ansys具体工程应用方法。本书共分为4篇20章：第1篇为操作基础篇（第1~6章），详细介绍Ansys分析全流程的基本步骤和方法；第2篇为专题实例篇（第7~14章），按不同的分析专题讲解其中的参数设置方法与技巧；第3篇为热分析篇（第15~16章），依次介绍稳态热分析与瞬态热分析、热辐射和相变分析；第4篇为电磁分析篇（第17~20章），

以理性选择模型为基础发展而来的博弈理论，是20世纪人类知识最重要的进展之一，它为我们洞察、认识和理解人类社会提供了重要的理论、方法与工具。本书覆盖了博弈论的所有重要理念，系统介绍了博弈论的基本理论与研究方法，注重博弈论在经济学中的应用，对经济学中的经典博弈论实例，如寡头竞争、公共产品、讨价还价、保险市场、声誉理论、拍卖及信息非对称等做了严格且易于理解的分析。本书适合对博弈论感兴趣的读者，也可作为本科生及研究生的通识课教材与参考读物。

本书将模糊数据作为统计学研究范畴的对象，特别是以具有凸性的模糊数据作为研究对象，将统计学分析方法和模糊数学理论有机地结合起来，尤其是将α截集与置信区间分析方法相结合，提出并研究了模糊统计估计方法、广义模糊估计量等。这些成果丰富和发展了模糊数据统计分析方法，在模糊数据统计分析方法的方法论、认识论上具有一定程度的创新发展。全书系统地阐述和研究了模糊数据统计分析方法及应用。全书内容分为两部分:第一部分介绍和阐述了模糊集理论的有关内容，这是全书的理论基础;第二部分研究和阐述了模糊数据统计分析方法及应用，

本书深入全面地讲解了现代推荐算法，同时兼顾深度和广度，介绍了当下较前沿、先进的各类算法及其实践。本书从总览篇开始，介绍推荐系统的基本概念及工作环节。在模型篇中，除了梳理推荐系统的发展史，本书还重点讲解面向工业实践的选择及改进，为读者打下推荐系统的算法基础；进而带着读者进阶到前沿篇、难点篇，面对推荐系统中的各式问题，给出解决方案；最后在决策篇中，从技术原理和用户心理出发，解释一些常见决策背后的依据，从而帮助读者从执行层面进阶到决策层面，建立大局观。本书力求用简洁易懂的语言说清核心原理，对已经有一定

本书以Python为工具，全面讲解概率论与数理统计的主要内容和多元统计分析常用技术。全书包括13章和4个附录，内容翔实，讲解深入浅出。概率论4章，讲解概率论基础知识，主要是随机变量的相关理论；数理统计4章，主要是样本理论、参数估计和假设检验；回归分析2章，包括一元和多元回归分析及其统计解释；多元统计3章，主要讲解主成分分析和因子分析理论。整书内容简明，易上手，实用性强。本书不需要读者有良好的数学基础，4个附录提供了Python基础知识、微积分与线性代数的必要基础，可满足不同层次的读者需求。本书的