本书共分7章，每章内容自成体系，全书又构成一个整体。第一章为绪论，主要介绍现代启发式优化算法的概况和经典智能优化算法遗传算法、蚁群算法和粒子群算法。第2章至第6章分别介绍萤火虫算法、布谷鸟算法、万有引力算法、蝙蝠算法、花朵授粉算法的原理机制、流程代码、改进策略、理论分析、仿真测试、问题应用等内容。第7章对当前启发式优化算法的研究应用现状进行总结和展望。全书在纵览启发式优化方法的基础上，对近年提出的一些活跃算法，尤其是生物元启发式智能优化算法，从算法理论、机制、流程、代码、改进和应用等方面进行了系统阐述和深入分析，通过数学和算法分析方法给出了严格的理论证明，并通过标准测试函数集和实际工程案例验证和分析了这些智能优化算法及其改进方法的寻优性能和应用效果，使读者能较深入地了解现代智能优化算法的机制、改进和应用。

本书在简要阐述智能优化方法相关理论的基础上，介绍了蚁群智能优化方法的基本原理与算法主要要素等基本内容。同时，介绍蚁群智能优化方法在旅行商问题、背包问题、定向问题、属性约简、卫星资源调度问题以及多目标组合优化问题等复杂组合优化问题的应用示例，详细阐述蚁群智能优化方法在具体应用中的的基本设计方法以及算法性能改善的有效途径。 本书适合作为从事智能优化方法及其应用研究的相关科技工作者、专业技术人员的参考书，也可作为计算机学科、控制科学等专业研究生和高年级本科生学习蚁群智能优化方法的指导用书。

本书通过一系列贯穿于章节间的有趣难题，深入浅出地阐述了如何利用计算机来求解问题的一些现代启发式方法。

随着Google、百度等搜索引擎公司的崛起，信息检索已经成为令人振奋的热门研究领域。 本书从发展的角度描述了ad hoc信息检索，讨论了用来实现大规模数据检索的最新算法。详细介绍了推理网络和系统的效率，并且对每种方法都给出了详细可行的实例。此外，本书整合了非结构化和结构化数据的处理技术，是其他教材所不具备的。第2版新增加了IR语言模型和跨语言检索。还讨论了许多当前的热点话题，如XML、P2P信息检索、文本查重、文档并行聚类、不同检索策略的融合、信息中间表示等。 本书兼顾了学科广度和主题深度，把握了最新的发展趋势，成为信息检索领域的一本名著，更为许多著名高校（如美国普林斯顿大学、罗格斯大学）采用为教材。

本书以Matlab语言为工具，介绍了优化设计的相关理论基础，并以实用、多角度的工程实例为对象，通过编程实现其求解及优化目的。主要内容包括：优化设计基本模型及图形表示，线性规划，一维搜索方法，无约束优化问题，有约束优化问题，多目标函数优化问题的经典算法，Matlab优化工具箱函数及应用，优化算法工程应用实例等内容。

王芷苏，副教授，现为国防大学军事文化学院军事文艺创演系军旅舞蹈表演教研室主任、学科带头人，硕士生导师。荣立个人三等功2次，享受军队优秀专业技术人才岗位津贴。李乔，讲师，现为北京戏曲艺术职业学院讲师。曾荣获北京市教学成果一等奖等奖项。 “启发式教学”这一教育理念在舞蹈教育中被更多地提及和应用。本书讨论的重点便是如何更好地在专业舞蹈教育中应用“启发式”教学法，提高教学质量和效率。本书主要分为四章，第一章介绍舞蹈教育和“启发式教学”的基本概念；第二章主要介绍如何用启发式教学建立起基本的舞蹈规范性意识；第三章主要介绍如何运用启发式教学训练动作协调性和流畅度；第四章主要介绍如何运用启发式教学提高舞蹈表达能力。

王芷苏，副教授，现为国防大学军事文化学院军事文艺创演系军旅舞蹈表演教研室主任、学科带头人，硕士生导师。荣立个人三等功2次，享受军队优秀专业技术人才岗位津贴。李乔，讲师，现为北京戏曲艺术职业学院讲师。曾荣获北京市教学成果一等奖等奖项。 “启发式教学”这一教育理念在舞蹈教育中被更多地提及和应用。本书讨论的重点便是如何更好地在专业舞蹈教育中应用“启发式”教学法，提高教学质量和效率。本书主要分为四章，第一章介绍舞蹈教育和“启发式教学”的基本概念；第二章主要介绍如何用启发式教学建立起基本的舞蹈规范性意识；第三章主要介绍如何运用启发式教学训练动作协调性和流畅度；第四章主要介绍如何运用启发式教学提高舞蹈表达能力。

《混沌及其应用》从简单系统为什么会产生复杂的行为出发，用通俗易懂的语方，对非线性动力学中极为重要的分岔、混沌、分维和奇怪吸引子及其相互关联的问题作了深入浅出的论述；进而介绍了心脏系统中混沌和混沌控制的主要原理和方法；最后阐明了以混沌理论为基础的长期预报的相空间模式以混沌在保密通信、神经网络和经济科学中的应用。

本书在现有智能优化方法的基础上，探索学习型智能优化方法的基本框架。书中采用智能优化模型和知识模型相结合的集成建模思路，总结了精英个体知识、构件知识、算子知识和参数知识4种知识形式，构建了用于实现学习型智能优化方法的8类典型知识，以此辅助学习型智能优化方法高效地求解复杂优化问题。针对连续优化的问题、离散优化的问题（非对称旅行商问题、双层CARP优化问题、柔性作业车间调度问题）和实际工程问题（体系仿真优化问题、卫星地面站系统任务调度问题、多星任务规划问题），分别设计了若干种学习型智能优化算法，并对优化结果进行了分析和解释。本书主要面向在运筹学领域研究智能优化方法的企业、高校与科研院所的研究人员，帮助读者了解学习型智能优化算法的基本原理与框架流程，提高读者对学习型智能优化算法的实践与应用能力，促进学习型智能优化算法的发展与完善。

在这本小册子里，我们在第一部分先给出全部有限域，并且介绍有限域的各种奇妙的性质．在第二部分讲述有限域的一些应用．这是一本通俗读物，爱好数学的中学生可以读懂本书的大部分内容．此外，《有限域及其应用》还需要线性代数的初步知识，主要是向量空间概念，矩阵的运算和域上解线性方程组的知识．除了“域”之外，我们还使用了抽象代数中另两个术语：“群”和“环”．这些术语并不深奥，我们主要涉及很简单的交换群、多项式环和有限域．问题的叙述和证明都尽量做得通俗，并举出例子加以说明，我们也常常加一些注记，为了使了解更多代数知识的人画龙点睛地指明事情的实质，或者描述一下有限域更深刻的理论进展，更广泛的应用，以及尚未解决的问题．在数学发展的历史长河和广泛天地之中，有限域(finitefield)只是数学田野(field)中一朵清新的小花，作者希望通过这朵小花使读者感受到数学之美，数...(展开全部)