本書針對群智能優(yōu)化算法并不能保證一定能夠獲得全局最優(yōu)解，經常在一些問題上陷入局部最優(yōu)等問題，受流體搜索算法設計過程以及支持向量機中核映射的啟發(fā)，提出了一種新的群智能優(yōu)化算法--核搜索優(yōu)化算法。書中介紹了核搜索優(yōu)化算法的數(shù)學原理和優(yōu)化流程，并對該算法進行了基準函數(shù)測試，結果表明，核搜索優(yōu)化算法相比其他主流算法，表現(xiàn)出更好

"本書是結合沈陽航空航天大學經濟管理類學生的學習基礎和教學特點編寫而成的，全書以通俗易懂的語言全面系統(tǒng)地介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本知識，內容包括隨機事件及其概率、隨機變量的分布與數(shù)字特征、多維隨機變量、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計與假設檢驗、回歸分析與方差分析，每章配有習題、課程文化，書末附有軟件體驗和各章習題的參考

本書是根據(jù)教育部高等學校大學數(shù)學課程教學指導委員會的總體要求、結合地方財經類專業(yè)需求特點編寫的.按照“專業(yè)適用,內容夠用,學生適用”的設計思路,量身定制課程內容,突出經濟數(shù)學的“經濟”特色。內容編排盡量做到結構合理、概念清楚、條理分明、深入淺出、強化應用.全書共分9章,內容涵蓋了隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、隨機

本書首先闡述了線性規(guī)劃的具體方法，如割平面法、正則形方法、單純形方法，然后對對偶規(guī)劃、矩陣對策、決策論、運輸問題的特殊解法進行了研究，最后對線性規(guī)劃的應用作了探索。

本書基于MATLAB2020a軟件，根據(jù)常用優(yōu)化算法進行編寫，包含多種優(yōu)化算法的MATLAB實現(xiàn)方法，可以幫助讀者掌握MATLAB在優(yōu)化算法中的應用。全書分為4部分，包括MATLAB基礎知識、常規(guī)優(yōu)化算法、智能優(yōu)化算法和拓展運用。第一部分從初識MATLAB開始詳細介紹MATLAB基礎、程序設計、圖形繪制等內容；第二部分

貝葉斯統(tǒng)計學是現(xiàn)代統(tǒng)計學中非常有特色的內容,應用極其廣泛。本書系統(tǒng)地介紹:貝葉斯統(tǒng)計的基本思想及其來龍去脈;先驗分布和后驗分布的概念以及尋求方法;貝葉斯統(tǒng)計推斷;MCMC計算方法以及統(tǒng)計決策理論;等等。為使初學者更好地理解貝葉斯統(tǒng)計并培養(yǎng)對貝葉斯統(tǒng)計的興趣,本書引入豐富多彩的案例,涉及經濟、管理、天文、醫(yī)藥、生物、體育

最優(yōu)化方法

本書以Python為工具，全面講解概率論與數(shù)理統(tǒng)計的主要內容和多元統(tǒng)計分析常用技術。全書包括13章和4個附錄，內容翔實，講解深入淺出。概率論4章，講解概率論基礎知識，主要是隨機變量的相關理論；數(shù)理統(tǒng)計4章，主要是樣本理論、參數(shù)估計和假設檢驗；回歸分析2章，包括一元和多元回歸分析及其統(tǒng)計解釋；多元統(tǒng)計3章，主要講解主成分

本書著重介紹分布式計算的思想其及在統(tǒng)計學以及機器學習中的應用，將傳統(tǒng)統(tǒng)計學與機器學習中的經典方法和現(xiàn)代分布式算法相結合，強化學生的分布式統(tǒng)計計算的編程能力和對相關方法的理解，努力在統(tǒng)計計算和分布式計算之間搭建起一座橋梁。本書亦圍繞統(tǒng)計學中的不同問題提供了豐富的實際案例以及詳細的實現(xiàn)代碼，從而幫助使用者快速理解相關分布式

本書根據(jù)作者主講該課程二十多年來的教學經驗，并參照教育bu對該課程的教學基本要求以及全國碩士研究生入學統(tǒng)一數(shù)學考試要求而編寫。全書共分八章，內容包括：隨機事件與概率，隨機變量及其分布，多維隨機變量及其分布，隨機變量的數(shù)字特征，大數(shù)定律與中心極限定理，數(shù)理統(tǒng)計的基本概念，參數(shù)估計，假設檢驗。本書可作為經濟、管理、理工（非