本书从最优化方法应用者的角度，较为系统地介绍了最优化问题地建模、算法结构、凸优化问题数学基础、基本地经典优化算法和基本地启发式优化算法。详细地讲解了线性规划方法、一维搜索方法、无约束非线性最优化问题的算法、带约束的非线性最优化问题的算法、模拟退火算法、遗传算法和粒子群算法等。书本中对上述方法附有案例过程，使读者可以理解

本书专注于元启发式算法多方面理论和应用，旨在通过详实的分析和丰富的案例，深入探讨元启发式算法在解决背包问题及其变种时的实际效能和理论价值。本书不仅系统地介绍了启元发式算法的基本原理和关键技术，还通过求解若干背包问题的变种，展示了这些算法在经典组合优化问题求解中的应用。本书第一章首先对背包问题和优化算法进行概述，并

本书介绍科学与工程实际中常用的数值分析理论、方法及有关应用，内容包括绪论、非线性方程与方程组的数值解法、解线性方程组的直接法、解线性方程组的迭代法、曲线拟合与函数插值、数值微积分、常微分方程的数值解法、矩阵的特征值问题等.考虑到工科院校相关课程的教学目的是满足工程和科研应用需要，本书更注重介绍工程应用的方法，弱化数学理

本书是NumericalOptimization，2ndedition中前11章，无约束优化章节的中文版，原著全面而及时地介绍了连续优化问题中最有效的方法，是一部经典的数值优化著作。本书既强调数学理论的严谨性与逻辑性，同时又十分注重理论源头的基本思想，重视对数学公式背后的物理概念的描述。 本书以深入浅出的方式重点描述了

本书介绍了ANSYSCFD系列网格划分技术,涵盖ANSYSMeshing、ANSYSICEMCFD和ANSYSFluentMeshing。其中ANSYSMeshing部分共6章,分别介绍了ANSYSWorkbench平台、ANSYSMeshing网格划分方法、网格控制及其他常用功能;ANSYSICEMCFD部分共9章,

本书分为14个章节，内容分别为绪论、GWO算法概述、反向学习和差分变异的GWO算法、随机反向学习和MEPD的强化等级制度的GWO算法、趋优反向学习和随机反向空置算子的GWO算法、混合差分进化的GWO算法、基于DE全局最优和随机学习的GWO算法、混合鲸鱼优化的GWO算法、精简差分扰动GWO算法与均值榜样学习PSO算法的混

本书基于MM算法原理和组装分解技术系统地介绍了统计优化问题中MM算法的构造方法及其性质特征。本书共分7章内容，具体包括绪论、凸性、MM算法与组装分解技术、单(多)元分布参数估计的MM算法、混合模型的MM算法、生存模型的半参数估计与MM算法、收敛性与加速算法。本书的目的在于为读者特别是统计工作者提供一套简单、有效、可靠的

本书前7章为操作基础，详细介绍了Ansys分析的基本步骤和方法：第1章Ansys概述；第2章几何建模；第3章建模实例；第4章网格划分；第5章施加载荷；第6章求解；第7章后处理。后8章为专题实例，按不同的分析专题讲解了各种分析专题的参数设置方法与技巧：第8章静力分析；第9章模态分析；第10章谐响应分析；第11章瞬态动力学

本书以最优化算法及其MATLAB程序实现为主线，结合相应优化例题及其编程示例，利用自编函数和MATLAB优化工具箱函数求解优化模型，使读者轻松掌握编程应用。全书共8章，内容包括最优化概论、线搜索方法、无约束优化算法、约束优化算法、线性规划算法、整数规划算法、二次规划算法、动态规划算法以及各类优化算法的MATLAB实现，

智能优化算法在解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，因而得到了国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。本书介绍了近年来新提出的5种智能优化算法及其改进算法的算法思想、原理、算法流程和程序实现说明，并给出了具体的