本书将数学建模和数学实验课程有机融合，以数学软件为操作平台，以解决数学问题为主要线索，为培养大学生数学建模能力打下基础，为提高大学生计算机应用水平创造条件。全书共7章，分别为数学建模入门、简单优化模型、数学规划模型、常微分方程模型、插值与拟合、图论模型、概率统计模型。各章包括基本内容和典型案例分析，通过案例教学开拓学生

本书结合案例，系统介绍了使用MATLAB进行数学建模的相关知识和方法论。 本书分为11章，主要包括走进数学建模的世界、函数极值与规划模型、微分方程与差分模型、数据处理的基本策略、权重生成与评价模型、复杂网络与图论模型、时间序列与投资模型、机器学习与统计模型、进化计算与群体智能、其他数学建模知识、数学建模竞赛中的一些基本

本书主要从数学规划的视角出发，系统地介绍了数学优化问题建模和求解的相关理论、方法、实际案例，以及基于Python和数学规划求解器（COPT和Gurobi）的编程实战。全书共分为四部分。第一部分为基本理论和建模方法，重点介绍了数学规划模型分类和建模方法（包括逻辑约束与大M建模方法、线性化方法）以及计算复杂性理论。第二部分

《数学建模与实践》是基于作者多年来从事数学建模教学、组织数学建模竞赛、开设数学实验课程以及编写相关书籍的丰富经验编写而成的。本书是作者对《数学建模》一书的修订，除保留了前三版的大部分内容外，根据读者的反馈进行了补充与修订，尤其在第5章增加了求解实际问题的MATLAB程序设计。全书分为入门篇和进阶篇。入门篇内容包括数学模

1、本书对MATLAB进行了详细的介绍和讲解，力争做到条理明晰，深入浅出，并配有大量实用的例子，达到快速入门和提高的目的。2、注重内容的系统性与逻辑关系。先由浅入深地介绍MATLAB的使用基础及其数据分析，然后详细介绍了其数学建模及科学计算，最后介绍MATLAB的应用部分。3、侧重MATLAB求解实际的数学建模问题，给

本书包括运筹优化、图论模型、微分方程、随机模拟和统计方法等传统建模方法，同时还增设了智能优化算法、机器学习方法和深度方法，可以满足广大读者和参赛者的学习需求。本书算法实现以Python语言为主，每章内容均有详细的代码，可以帮助读者高效掌握Python编程实现算法。本书共包含19章，前两章为基础部分，分别为数学建模简介和

本书通过经济管理、社会生活、物理化学、工程技术中众多数学模型的实例，系统、详实地阐述数学建模与数学实验的基本理论和主要方法。分别介绍代数模型、方程模型、线性规划模型、非线性规划模型、概率模型、统计模型、蒙特卡洛模拟、图论模型、近世算法等，注重数学建模方法的介绍，重视数学模型的科学表达，并重点讲解模型在MATLAB中的编

本书精选了中国研究生数学建模竞赛中的5个建模案例，包括面向节能的单/多列车优化决策问题、多无人机协同任务规划问题、基于帧差法和光流法的前景目标提取追踪模型、基于优化模型的多无人机对组网雷达的协同干扰研究、基于改进蚁群算法的飞行航迹多目标优化研究。每个案例从解析模型、还原程序、评述论文着手，帮助读者理解数学建模过程，掌握

本书围绕具体的优化实际问题案例,集中探讨利用MATLAB、Lingo,Gurobi和Yalmip等软件和工具箱来编写合格的数学模型代码。MATLAB自R2017b增加了问题式优化建模流程,这是MATLAB构造和求解优化模型的里程碑式调整,到本书截稿的R2022b版本,问题式建模流程每次版本更替都有新增功能和变化。鉴于目

本书分11章，内容涉及数学建模简介、Python编程基础与科学计算、常微分方程及差分方程方法、偏微分方程、插值与拟合方法、**化方法、图论方法、排队论、回归分析、因子分析、时间序列预测分析方法。第3—11章每章先给出历史沿革，然后进行方法简介，最后结合实例讲解建模方法，配合数学软件的介绍和使用，加强建模求解过程的基本训