全书内容分为9章，系统地介绍了群智能优化方法的发展及其在目标跟踪中的应用，包括基于标准群智能优化算法的目标跟踪（第3～4章）、基于改进群智能优化算法的目标跟踪（第5～6章）、基于混合群智能优化算法的目标跟踪（第7～8章）及基于群优化算法的目标跟踪方法的比较分析（第9章）。第1章为绪论；第2章介绍了优化算法与目标跟踪的关系；第3章介绍了基于SCA算法的目标跟踪方法；第4章介绍了基于飞蛾-火焰算法的目标跟踪方法；第5章讨论了基于改进布谷鸟搜索算法的目标跟踪方法；第6章给出了基于改进蚱蜢优化算法的目标跟踪方法；第7章给出了基于改进蚁狮优化算法的目标跟踪方法；第8章给出了基于混合AWOA-DE算法的目标跟踪方法；第9章给出了基于群优化算法的目标跟踪方法的比较分析。

群智能优化算法作为一种新兴的智能优化技术和诸多交叉学科研究领域的前沿，受到了越来越多研究者的关注。这些算法受自然界生物进化过程和生物群体行为规律的启发，吸收和融合了运筹学、生物学、物理学、计算数学、计算机科学、人工智能和控制论等学科思想和方法，在没有集中控制且不提供全局信息的条件下，为求解传统优化方法难以解决的非线性、不可微、不确定、多目标、分布式复杂优化问题提供了新思路和新手段，在诸多学科领域得到了成功应用。本书选取了具有代表性的遗传算法、差分进化算法、人工免疫算法、粒子群优化算法、蚁群优化算法、人工蜂群算法、细菌觅食优化算法、人工鱼群算法、混合蛙跳算法、萤火虫算法、布谷鸟搜索算法、狼群算法、秃鹰搜索优化算法、蝠鲼觅食优化算法、野狗优化算法和沙丘猫群优化算法16种群智能优化算法，重点讲述了这些算法的基本原理、运算流程、主要参数和应用实例，特别是对每个应用实例都给出了详细的MATLAB实现参考程序。本书可作为高校本科生、研究生相关课程的教材或参考书，也可供相关工程技术人员自学参考。

群智能优化算法作为一种新兴的智能优化技术和诸多交叉学科研究领域的前沿，受到了越来越多研究者的关注。这些算法受自然界生物进化过程和生物群体行为规律的启发，吸收和融合了运筹学、生物学、物理学、计算数学、计算机科学、人工智能和控制论等学科思想和方法，在没有集中控制且不提供全局信息的条件下，为求解传统优化方法难以解决的非线性、不可微、不确定、多目标、分布式复杂优化问题提供了新思路和新手段，在诸多学科领域得到了成功应用。本书选取了具有代表性的遗传算法、差分进化算法、人工免疫算法、粒子群优化算法、蚁群优化算法、人工蜂群算法、细菌觅食优化算法、人工鱼群算法、混合蛙跳算法、萤火虫算法、布谷鸟搜索算法、狼群算法、秃鹰搜索优化算法、蝠鲼觅食优化算法、野狗优化算法和沙丘猫群优化算法16种群智能优化算法，重点讲述了这些算法的基本原理、运算流程、主要参数和应用实例，特别是对每个应用实例都给出了详细的MATLAB实现参考程序。本书可作为高校本科生、研究生相关课程的教材或参考书，也可供相关工程技术人员自学参考。

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。

优化模型在金融决策中越来越起到重要的角色。从资产分配到风险管理，从期权定价到模型的校准的许多金融计算问题都可以用现代优化方法有效解决。这门课程讨论几类在金融模型中遇到的优化模型（包括线性、二次、整数、动态、随机、锥、和鲁棒规划）。对于每一类问题，在介绍相关理论（最优性条件，对偶性等）和有效解法后，我们讨论用这些方法可以建模的几个数理金融问题。除了像马克维茨均方差优化模型这样古典的和著名的模型之外，这本书对一些金融问题给出较新的优化模型。

优化模型在金融决策中越来越起到重要的角色。从资产分配到风险管理，从期权定价到模型的校准的许多金融计算问题都可以用现代优化方法有效解决。这门课程讨论几类在金融模型中遇到的优化模型（包括线性、二次、整数、动态、随机、锥、和鲁棒规划）。对于每一类问题，在介绍相关理论（最优性条件，对偶性等）和有效解法后，我们讨论用这些方法可以建模的几个数理金融问题。除了像马克维茨均方差优化模型这样古典的和著名的模型之外，这本书对一些金融问题给出较新的优化模型。

优化方法在金融建模中发挥着核心作用。本书致力于介绍如何应用当前最先进的优化理论、算法和软件来有效地解决金融中的实际问题，讨论了一些经典的金融优化模型，如均值方差投资组合模型，同时也增添了诸如最佳交易执行模型、带交易成本和税费的动态投资组合模型等一些该领域更前沿的成果。本书的各章节交替地讨论优化理论以及如何将这些理论应用在一些金融核心问题的建模和求解中。对于具有数学、运筹学或金融工程背景的学生和从业者，本书力图兼顾实用性与趣味性。第二版还添加了很多全新的范例和习题，以及对均值方差优化、多阶段模型等相关主题的更详细的讨论。

优化方法在金融建模中发挥着核心作用。本书致力于介绍如何应用当前最先进的优化理论、算法和软件来有效地解决金融中的实际问题，讨论了一些经典的金融优化模型，如均值方差投资组合模型，同时也增添了诸如最佳交易执行模型、带交易成本和税费的动态投资组合模型等一些该领域更前沿的成果。本书的各章节交替地讨论优化理论以及如何将这些理论应用在一些金融核心问题的建模和求解中。对于具有数学、运筹学或金融工程背景的学生和从业者，本书力图兼顾实用性与趣味性。第二版还添加了很多全新的范例和习题，以及对均值方差优化、多阶段模型等相关主题的更详细的讨论。

《经济理论中的最优化方法》(第2版)为了全面地、系统地反映当代经济学的全貌及其进程，总结与挖掘当代经济学已有的和潜在的成果，展示当代经济学新的发展方向，特此编写了《当代经济学系列丛书》，《经济理论中的最优化方法》(第2版)是其中之一。

数学和经济学的优美结合，静态分析和动态规划的参差交叉，作者从一个有别于传统的角度——“套利”无成本改进方法——剖析经济学中的敏感话题——“最优化”问题。本书不仅为读者提供了一个全新的视角，而且简洁实用，使初学者得以轻松地进入现代经济学的殿堂。本书用简介的语言介绍了拉格朗日方法、扩展与一般化、影子价格、最大值函数、凸集及其分离、凹规划、二阶条件、不确定性、时间：最大值原理以及动态规划，内容覆盖全面，难度适中，适合本科高年级和研究生使用。