本书涵盖了作业本、自测题以及历年考卷三大核心板块。作业本紧密贴合课程进度，每节课后都安排了针对性练习，且每节练习独立装订成册，这一贴心设计极大地方便了学生提交作业，也让教师审批作业更为高效。自测题则依据章节有序编排，学生可随时进行自我检测，每道题还配有详细答案，便于学生精准评估自身知识掌握程度。此外，书中收录的8套历年考卷及答案，更是为学生每学期的自我检测提供了宝贵资源，助力学生查漏补缺，提升学习成效。

本书涵盖了作业本、自测题以及历年考卷三大核心板块。作业本紧密贴合课程进度，每节课后都安排了针对性练习，且每节练习独立装订成册，这一贴心设计极大地方便了学生提交作业，也让教师审批作业更为高效。自测题则依据章节有序编排，学生可随时进行自我检测，每道题还配有详细答案，便于学生精准评估自身知识掌握程度。此外，书中收录的8套历年考卷及答案，更是为学生每学期的自我检测提供了宝贵资源，助力学生查漏补缺，提升学习成效。

本教材内容浅显易懂，共十一章。第一章至第六章是一元函数微积分学，内容包括函数、极限、连续，导数，导数的应用，不定积分，定积分，定积分应用。第七章和第八章是应用数学，内容包括微分方程和无穷级数。第九章至第十一章是多元函数微积分学，内容包括向量和空间曲面，多元函数微分学，多元函数积分学。全书突出基本概念，对概念的引入力求直观、简明、富有启发性。对数学的运算突出解题思路和基本方法，适当淡化运算的技巧．增加了一些数值计算及联系经济和石油化工工业等方面的内容。

本教材内容浅显易懂，共十一章。第一章至第六章是一元函数微积分学，内容包括函数、极限、连续，导数，导数的应用，不定积分，定积分，定积分应用。第七章和第八章是应用数学，内容包括微分方程和无穷级数。第九章至第十一章是多元函数微积分学，内容包括向量和空间曲面，多元函数微分学，多元函数积分学。全书突出基本概念，对概念的引入力求直观、简明、富有启发性。对数学的运算突出解题思路和基本方法，适当淡化运算的技巧．增加了一些数值计算及联系经济和石油化工工业等方面的内容。

本书基于部分线性变系数模型、函数型部分变系数混合模型、广义函数型部分变系数混合模型及广义函数型部分可加混合模型的非参数估计及变量选择问题展开了若干研究，所提出的估计方法和结论不仅丰富了函数型回归模型的理论知识，而且丰富了非参数统计的理论和方法，也为其在各个领域的应用奠定了基础。

本书基于部分线性变系数模型、函数型部分变系数混合模型、广义函数型部分变系数混合模型及广义函数型部分可加混合模型的非参数估计及变量选择问题展开了若干研究，所提出的估计方法和结论不仅丰富了函数型回归模型的理论知识，而且丰富了非参数统计的理论和方法，也为其在各个领域的应用奠定了基础。

《智能优化算法及其Matlab案例》是对智能优化算法及其实际应用的研究成果的系统总结。智能优化算法是一类模拟生物进化、群体行为或物理法则等自然现象或过程的计算方法，用于解决组合优化、函数优化、大空间等复杂的优化问题，得到了国内外学者的广泛关注。本书共有8章，第1章介绍了智能优化算法的概念、特点、分类以及最优化问题的含义、分类等；第2章到第7章分别介绍了遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、帝国竞争算法等6种经典智能优化算法的理论基础、算法流程及Matlab案例应用；第8章介绍了多目标进化优化算法的理论基础、算法框架及Matlab案例应用。本书提供了实际应用案例的详细Matlab运行代码，对于采用这些算法工具来解决生产调度、路径规划、任务分配等领域具体问题的理论研究和工程技术人员，可以参考代码快速理解和掌握算法。
本书为高等院校智能制造工程、工业工程、自动化、计算机等专业的教学用书，也可作为研究智能制造、群体智能、人工智能、优化算法等相关领域与专业的研究生及研究人员的参考用书。

《智能优化算法及其Matlab案例》是对智能优化算法及其实际应用的研究成果的系统总结。智能优化算法是一类模拟生物进化、群体行为或物理法则等自然现象或过程的计算方法，用于解决组合优化、函数优化、大空间等复杂的优化问题，得到了国内外学者的广泛关注。本书共有8章，第1章介绍了智能优化算法的概念、特点、分类以及最优化问题的含义、分类等；第2章到第7章分别介绍了遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、帝国竞争算法等6种经典智能优化算法的理论基础、算法流程及Matlab案例应用；第8章介绍了多目标进化优化算法的理论基础、算法框架及Matlab案例应用。本书提供了实际应用案例的详细Matlab运行代码，对于采用这些算法工具来解决生产调度、路径规划、任务分配等领域具体问题的理论研究和工程技术人员，可以参考代码快速理解和掌握算法。
本书为高等院校智能制造工程、工业工程、自动化、计算机等专业的教学用书，也可作为研究智能制造、群体智能、人工智能、优化算法等相关领域与专业的研究生及研究人员的参考用书。

全书结构严谨，共分为九章，内容涵盖概率论的基础知识，包括概率论的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理；以及数理统计的核心内容，包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析.此外，本书的附录部分还特别提供了概率论与数理统计中Python常用命令代码的简介.本书不仅适合作为高等学校非数学专业学生的教材，同时也可为报考硕士研究生招生考试的考生及科技工作者提供参考.

全书结构严谨，共分为九章，内容涵盖概率论的基础知识，包括概率论的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理；以及数理统计的核心内容，包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析.此外，本书的附录部分还特别提供了概率论与数理统计中Python常用命令代码的简介.本书不仅适合作为高等学校非数学专业学生的教材，同时也可为报考硕士研究生招生考试的考生及科技工作者提供参考.

本书主要针对理工类专业编写，较好地体现了高等数学的应用性，供大一理工类学生使用．本书内容主要包括函数、极限与连续，导数与微分，微分中值定理与导数的应用，不定积分，定积分及其应用，常微分方程，线性代数，概率论与数理统计初步和数学实验共九章，书中加“*”号的内容为选学内容，供任课老师酌情选用．每章按节配置了由易到难的习题，书后附有答案，扫码可以查看答案详解．同时，每章最后有本章复习题和在线测试题．为了便于学生学习，书末附录还给出了常用数学公式和积分表．本书内容突出数学与理工类专业及生活实践的密切联系，在案例选取上，精选与专业相关的生产、生活实例，体现“数学与专业”“数学与生产、生活”的融合性；在内容的选择上，注重对学生基础知识的强化、基本技能的训练和应用能力的培养．本书增设了数学实验章节，实现了使学生通过数学实验能进一步简化计算、强化应用、拓展能力的目的．每章中结合知识点设计了“数海哲思”栏目，将思政元素融入数学理论和方法之中．最后的“走近中国数学家”和“学海拾贝”对本书中提及的中外数学家进行了介绍，使学生对数学史有初步了解，增加学生学习数学的兴趣．本书适用于高职高专院校、成人高校及其他职业学院、继续教育学院和民办高校，也可作为专升本复习和有关人员学习高等数学知识的参考书．

本书主要针对理工类专业编写，较好地体现了高等数学的应用性，供大一理工类学生使用．本书内容主要包括函数、极限与连续，导数与微分，微分中值定理与导数的应用，不定积分，定积分及其应用，常微分方程，线性代数，概率论与数理统计初步和数学实验共九章，书中加“*”号的内容为选学内容，供任课老师酌情选用．每章按节配置了由易到难的习题，书后附有答案，扫码可以查看答案详解．同时，每章最后有本章复习题和在线测试题．为了便于学生学习，书末附录还给出了常用数学公式和积分表．本书内容突出数学与理工类专业及生活实践的密切联系，在案例选取上，精选与专业相关的生产、生活实例，体现“数学与专业”“数学与生产、生活”的融合性；在内容的选择上，注重对学生基础知识的强化、基本技能的训练和应用能力的培养．本书增设了数学实验章节，实现了使学生通过数学实验能进一步简化计算、强化应用、拓展能力的目的．每章中结合知识点设计了“数海哲思”栏目，将思政元素融入数学理论和方法之中．最后的“走近中国数学家”和“学海拾贝”对本书中提及的中外数学家进行了介绍，使学生对数学史有初步了解，增加学生学习数学的兴趣．本书适用于高职高专院校、成人高校及其他职业学院、继续教育学院和民办高校，也可作为专升本复习和有关人员学习高等数学知识的参考书．