本书强调对运筹学基本概念、基本原理、基本方法与基本技能的介绍，力求做到概念准确、原理清楚、求解方法全面，并注重创新应用；强调将知识的传授、能力的培养和素质的提高结合起来，并倡导更新思维、激活知识、挖掘潜能的创造性教育方法；强调科学思维、科学方法、实践技能和创新能力的综合培养。
第2版强化了对常见疑难问题的讲解，特别是补充了帮助理解的示意插图，更新了部分陈旧内容，增强了文字表达的可读性，改编和增加了部分习题，突出了习题的层次递进特点；增加了非线性规划、整数规划以及随机规划等内容，以更好地满足本科和工程硕士 （专业学位）教学的需要。

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第2版强化了对常见疑难问题的讲解，特别是补充了帮助理解的示意插图，更新了部分陈旧内容，增强了文字表达的可读性，改编和增加了部分习题，突出了习题的层次递进特点；增加了非线性规划、整数规划以及随机规划等内容，以更好地满足本科和工程硕士 （专业学位）教学的需要。

有限元方法是一种被广泛釆用的求解数理方程的数值计算方法，是解决众多工程问题的强有力的计算工具。本书共10章，首先介绍有限元方法的发展历史与工程应用概况，接着重点介绍有限元方法的理论基础、杆系结构，重点讲解静力学问题、动力学问题、材料非线性问题、几何非线性问题、接触非线性问题、温度场问题的有限元分析方法，以及扩展多尺度有限元方法。

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本书共十章。第一章阐述非参数统计的特点，第二章讲解描述性统计方法，第三、四章分别讲解符号检验法、符号秩和检验法，第五到八章分别讲解两样本、多样本和区组设计等问题以及相关分析的非参数统计方法，第九章讲解非参数密度估计和非参数回归，第十章讲解检验的渐近相

本书共十章。第一章阐述非参数统计的特点，第二章讲解描述性统计方法，第三、四章分别讲解符号检验法、符号秩和检验法，第五到八章分别讲解两样本、多样本和区组设计等问题以及相关分析的非参数统计方法，第九章讲解非参数密度估计和非参数回归，第十章讲解检验的渐近相

本书是一本模式识别学习的立体教程，通过本书的学习，能够掌握模式识别主要技术模块的算法原理及Python实现，包括贝叶斯决策、概率密度函数的估计、线性判别分析、非线性判别分析、组合分类器、无监督模式识别、特征选择、特征提取、半监督学习以及人工神经网络等。本书配以教学课件、Python仿真程序、微课视频和实验指导书，便于教和学。

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本书是一部深入探讨计算思维在信息科技跨学科主题学习中的实践与应用的专著。全书共分为五章，系统阐述了跨学科主题学习的概念、特征、教育价值以及开展方式，并详细分析了信息科技跨学科主题学习的具体要求。

本书首先介绍了计算思维这一关键能力，包括其概念、问题解决能力、系统设计和行为理解等方面，并探讨了计算思维在跨学科领域的应用

第三章是本书的核心部分，详细阐述了信息科技跨学科主题学习的设计与实施方略。从设计原则、设计框架到实施路径、评价方式，通过丰富的案例和单元教学框架，为读者提供了可操作性的实践指南。

第四章则展望了智能时代人才培育的新要求和未来学习的新样态，包括STEAM教育、创客教育和人机共育等新型教育模式。通过案例分析和论述，揭示了这些教育模式在培养新质人才方面的独特价值。

本书内容全面、结构清晰，既有理论深度，又注重实践操作，是广大教育工作者、科研人员以及相关专业学生不可或缺的参考书籍。

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本书首先介绍了计算思维这一关键能力，包括其概念、问题解决能力、系统设计和行为理解等方面，并探讨了计算思维在跨学科领域的应用

第三章是本书的核心部分，详细阐述了信息科技跨学科主题学习的设计与实施方略。从设计原则、设计框架到实施路径、评价方式，通过丰富的案例和单元教学框架，为读者提供了可操作性的实践指南。

第四章则展望了智能时代人才培育的新要求和未来学习的新样态，包括STEAM教育、创客教育和人机共育等新型教育模式。通过案例分析和论述，揭示了这些教育模式在培养新质人才方面的独特价值。

本书内容全面、结构清晰，既有理论深度，又注重实践操作，是广大教育工作者、科研人员以及相关专业学生不可或缺的参考书籍。

全书从内容上分为三大部分。第一部分主要介绍超启发式算法的基础理论，其中第1章介绍了超启发式算法的内涵和分类，第2~第5章分别介绍了选择构造类、选择摄动类、生成构造类、生成摄动类这四类超启发式算法，第6章从理论层面给出了超启发式算法的严格定义和基本框架。第二部分重点介绍超启发式算法在多种实际优化问题中的应用，其中第7~第10章分别详细介绍了如何设计超启发式算法来求解车辆路径规划、护士排班、装箱、考试时间表编排这四种应用广泛的优化问题，第11章介绍了多领域通用的超启发式算法，并重点介绍了这一领域的最新研究进展。第三部分总结了超启发式算法领域的研究现状，并展望该领域未来的发展方向，其中第12章重点介绍了超启发式算法领域的几种高级算法，第13章介绍了超启发式算法领域的发展趋势。

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