本书包含6章内容。第1章介绍了约束多目标优化的基本概念、当前面临的挑战，并介绍了基准测试问题。第2章详细介绍了多目标进化优化的理论基础，包括经典的算法、设计原则及性能评价指标。第3章为约束处理技术，分别介绍了罚函数方法、基于目标与约束分离的方法、基于多目标转化的方法、混合法、问题转化法等多种方法。第4～6章着重介绍了几

概率论与数理统计是大学数学的第三门课。本书针对理工科专业编写，适合课时较少的院校使用，主要包括概率论的基本概念、随机事件及其概率、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、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析等知识模块，在保留前五版优秀内容的基础上，本书第6版进行了全面升级，并特

本书共分为五大模块，主要包含函数与几何、极限与连续、导数与微分、导数的应用、积分及其应用。

本书内容介绍控制论的发展、工程应用中的问题及其目标安排。首先，探讨了控制器开发流程，涵盖控制系统设计、模型开发、快速原型等内容，并详细讨论了系统模型与表达，包括模型降阶、线性模型簇等。然后，介绍了M序列系统辨识的原理和应用案例，尤其是在燃料电池空气供应系统中的应用。并对开环频率校正、PID控制、串级控制、内模控制等策略

概率论与数理统计是大学数学的第三门课。本书针对高职高专理工专业编写，主要包括概率论的基本概念、随机事件及其概率、一维及多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析等知识模块，在保留前四版优秀内容的基础上，本书第5版进行了全面升级，并特别加强了数学建模与数学实验教学

本书全面介绍了连续优化问题中新颖并且有效的方法，是一部经典的数值优化著作。本书既强调数学理论的严谨性与逻辑性，同时又十分注重理论源头的基本思想，重视对数学公式背后的物理概念的描述。全书共19章，分为上下两册，分别对无约束优化与约束优化进行介绍，相较于第一版新增了非线性内点方法和无导数优化方法的章节，并对全书的结构进行了

本书内容主要包括概率论的基本知识、随机过程的基本概念、随机微分、随机积分、随机微分方程、平稳随机过程、平稳时间序列、马尔科夫链、连续参数马尔可夫链和马尔可夫决策过程等。各章后配有习题,书后附有习题答案。

从一些经典的益智游戏或挑战出发，见识（熟悉）和体会计算思维（主要是其中的逻辑思维和算法思维）的若干观念和要点，是本书编写的初衷和追求。本书挑选了32个游戏或挑战，实现学习和体会计算思维观念和要点的目标。它们本身相互独立，读者可以任意顺序阅读，没有前后依赖关系。问题是指对该游戏的一般化推广，即“泛化”，在分析的基础上总结

本书主要内容包括事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、点估计、假设检验、方差分析和回归分析、Excel在统计分析中的应用等九章，章末增加了一定量的习题，其中大多数是近年来的考研试题，另外有些习题是来自保险实务、工业生产等现实生活中的问题，这些习题对学生在学习中理论联系实

本书作者依托教学实践经验与学科知识体系，精心编写了这本概率论与数理统计作业本。本书突破传统题型单一的局限，内容涵盖填空题、选择题、判断题及计算题等多元题型。每道题目均经过严谨设计，旨在帮助读者深化理论认知、提升解题能力，实现对知识体系的全面梳理与精准把握，是课堂学习与考研复习的优质辅助资料。