《概率基多目标优化原理及应用》以系统论的观点，从概率论的角度阐述了概率基多目标优化理论的基本原理和应用。书中首次引入一个崭新概念—青睐概率及其量化方法，并将概率基多目标优化方法与实验设计方法相结合，如响应面法、正交试验设计和均匀试验设计，建立了概率基多目标试验设计方法。书中同时给出了概率基稳健、设计、概率基多目标优化的离散化处理、序贯优化及其误差分析，对概率基模糊多目标优化、多个目标的聚类分析、多目标最短路径和金融、机械加工等问题也进行了介绍。
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"本书根据高等院校运筹学课程的教学基本要求，结合编者丰富的理论和实践教学经验编写本书。全书共七章，分别是线性规划与单纯形法、线性规划的对偶理论、运输问题、动态规划、存储论、排队论以及决策论。内容不仅涵盖了运筹学中最基础、最重要的线性规划问题及其进一步讨论的内容，动态规划算法和统计决策的内容，还包括难度相对大的存储论和排队论的内容。
全书系统地介绍了运筹学中主要分支的基本理论和计算方法，并通过具体案例介绍了各类模型在经济、管理、生活中的实际应用。例题求解过程较为详细，每章都附有课后习题和

本书系统介绍了非线性**化问题的经典理论和传统优化算法，如约束优化问题的**性条件、鞍点理论和对偶理论，梯度下降算法、可行方向法、罚函数方法等，同时也介绍了一些新近发展起来的优化理论与算法，如次梯度理论、共轭函数、信赖域方法、临近点方法、交替极小化方法、交替方向法等。

本书主要关注层次结构合作博弈，深入研究了该类合作博弈的Winter值，新构造了其均分值、均分剩余值、多步Shapley 值、集体值和 t 值。另外，本书还关注了两类特殊的层次结构合作博弈，即(常规)合作博弈和联盟结构合作博弈，详细梳理了这两类合作博弈单值解的研究成果。

本书共6章，绪论介绍了多目标优化问题的概念，并梳理了各种智能优化算法的基本思想和原理；第2章介绍了多目标进化算法的研究现状、算法原理、算法一般框架及算法性能评价指标；第3章介绍了目前提出的几种经典多目标进化算法的基本原理和流程；第4章针对智能仓储系统中的任务分配问题，提出了一种利用非支配排序和maximin适应度函数的新算法；第5章提出了一种新的基于两两比较的适应度评价函数M2F-p来处理多目标优化问题的改进算法；第6章为基于决策空间分解的大规模进化优化方法。

本书讨论了单机排序问题、分批排序问题、成组加工排序问题、可控排序问题、可拒绝排序问题、若干供应链排序问题以及双代理排序问题的动态规划解法，并介绍了利用动态规划算法设计完全多项式时间近似方案(FPTAS)的应用成果。

随着计算机软件的发展，许多复杂的计算可以由计算机完成。本书讲述了运筹学的基础知识和相关算法，主要介绍了与运筹学问题求解密切相关的LINDO、Lingo、WinQSB、MATLAB软件的使用方法。其主要内容包括运筹学实验软件简介及操作、线性规划实验、对偶理论与灵敏度分析实验、整数规划实验、运输问题与指派问题实验、目标规划实验、动态规划实验、图与网络分析实验、排队论实验和博弈论实验。本书提供配套教学课件及习题参考答案，读者可登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）免费下载。

本书主要介绍了线性二阶锥互补问题的矩阵分裂法和随机线性二阶锥互补问题的求解方法。对于线性二阶锥互补问题，提出了一种正则化并行矩阵分裂法，正则化参数是单调递减趋于零的，在合适的条件下，新算法具有收敛性，而且算法可以并行实现，特别是子问题能够精确求解。 对于随机线性二阶锥互补问题，利用不同的二阶锥互补函数和期望残差极小化模型，把随机线性二阶锥互补问题转化成无约束最优化问题，利用蒙特卡罗方法对问题进行了近似，讨论了期望残差极小化问题和近似问题解的存在性以及收敛性，并利用该理论对具有辐射状网络结构

本书结合现代计算机与运筹学的发展趋势，着重介绍运筹学的基础理论及其应用。全书共17章，内容包括线性规划、整数规划、目标规划、动态规划、图与网络分析、统筹方法、决策分析、对策论、排队论、库存论、非线性规划、多目标决策规划等。
相比其他同类教材，本书将统筹方法单独列为一章，同时增加了用Excel处理运筹问题的相关内容。
本书可作为高等学校本科生教材，并适用于多学时和少学时两种教学方式，同时可作为硕士研究生及MBA教材。另外，对于从事经济管理的人员，作为案头书自学参考也颇有裨益。

本书为职业教育交通运输类专业教材, 包含绪论、线性规划的图解法、线性规划在管理中的应用、单纯形法、运输问题、整数规划、动态规划、图与网络模型、排序与统筹方法、库存管理、决策分析。本书基本涵盖了常用的运筹学知识领域, 结构编排由浅入深、循序渐进。同时, 书中简化了公式、定理的证明与推导, 以案例教学贯始终, 着重培养学生应用运筹学分析和解决实际问题的能力。