智能優(yōu)化算法在解決大空間、非線性、全局尋優(yōu)、組合優(yōu)化等復雜問題方面具有獨特的優(yōu)勢，因而得到了國內(nèi)外學者的廣泛關注，并在信號處理、圖像處理、生產(chǎn)調(diào)度、任務分配、模式識別、自動控制和機械設計等眾多領域得到了成功應用。本書介紹了近年來新提出的5種智能優(yōu)化算法及其改進算法的算法思想、原理、算法流程和程序實現(xiàn)說明，并給出了具體的

本書以ANSYSWorkbench2024R1版本為基礎，對ANSYSWorkbench有限元分析的基本思路、操作步驟和應用技巧進行了介紹，并結合典型工程實例講解了ANSYSWorkbench的具體工程應用。本書前7章為操作基礎，介紹了ANSYSWorkbench2024R1基礎、DesignModeler概述、草圖模

本書給出了數(shù)值分析的現(xiàn)代方法及Python程序實現(xiàn)，主要包括誤差分析、解線性方程組的直接法和迭代法、矩陣特征值問題的計算、非線性方程求根、插值法與最小二乘擬合、數(shù)值積分和數(shù)值微分、常微分方程初值問題的數(shù)值解法、快速Fourier變換以及蒙特卡羅方法等。書中配有大量的例題及Python程序實現(xiàn)，每一章給出了閱讀材料、習題

本書較全面地介紹了各類最優(yōu)化問題的理論和方法，包括：最優(yōu)化問題概述、線性規(guī)劃的對偶理論及其應用、非線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、多目標優(yōu)化及應用、現(xiàn)代優(yōu)化算法和綜合應用案例。全書以方法為重點，編入了大量的最優(yōu)化模型應用案例，在考慮到系統(tǒng)性的基礎上盡可能回避有關理論證明，做到實用性強，并運用富媒體技術介紹相關方法和模型，拓寬學生的

R軟件的基本介紹、R軟件的數(shù)據(jù)結構和圖形功能、R軟件實現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理及清洗方法，R軟件進行數(shù)據(jù)描述性分析，利用R軟件進行參數(shù)估計，R軟件進行假設檢驗，對應分析案例與R實現(xiàn)、典型相關分析案例與R實現(xiàn)。

本書深入淺出地介紹了數(shù)值計算的基本概念、常用方法及其程序實現(xiàn)。內(nèi)容涵蓋數(shù)值計算的一般概念和誤差分析的常用方法，線性方程組的直接解法，插值的概念及主要插值方法，迭代法求解方程、線性方程組及非線性方程組的常用方法，數(shù)值積分與數(shù)值微分的常用方法，函數(shù)逼近的概念及常用方法，求解矩陣特征值與特征向量的常用方法，求解一階常微分方程

本書研究基于共軛梯度法的三項投影算法的理論及其求解大規(guī)模非線性單調(diào)方程組、信號恢復方面的應用。第1章介紹所研究問題的學術背景和相關研究成果以及一些相關的知識。第2章提出了一種含有譜商參數(shù)的三項無導數(shù)投影算法。第3章提出了一種基于LS法的三項無導數(shù)投影算法。第4章提出兩種含有單個參數(shù)的三項無導數(shù)投影算法。第5章提出一種高

智能算法是一類直接的、隨機搜索的優(yōu)化方法，它是基于模擬自然界的生物現(xiàn)象而產(chǎn)生的一類新型優(yōu)化方法。本書在介紹優(yōu)化理論的基礎上，著重介紹求解復雜工程優(yōu)化模型的新智能算法。本書共有12章，第1～2章著重介紹智能算法的現(xiàn)狀及**化理論的基本概念；第3章著重介紹幾種求解單目標約束優(yōu)化問題的新型智能算法；第4～5章介紹求解多目標優(yōu)

本書介紹了數(shù)值計算的多個重要領域，包括誤差理論、線性代數(shù)、非線性方程求解、函數(shù)逼近、數(shù)值積分和微分以及常微分方程求解等內(nèi)容。內(nèi)容涵蓋了誤差基本理論、線性代數(shù)方程組、非線性方程、非線性方程組、函數(shù)逼近、數(shù)值積分、數(shù)值微分以及普通微分方程等多個重要領域。通過深入淺出的方式，解釋了這些數(shù)值計算方法的理論基礎，還闡述了其在盲源

"本書是為高等學校理工科師生編寫的數(shù)值計算方法教材,簡明易學、富于創(chuàng)新。本書突出計算數(shù)學的基本思想,注重經(jīng)典數(shù)值方法的共性,特別注意同微積分、線性代數(shù)基礎知識的銜接。書中還介紹了相關數(shù)學問題和數(shù)值方法的歷史背景、科學意義和幾何直觀。本次修訂給出了一些典型算法相對應的Python程序和算例,并介紹了相關的Python擴展