本书分两册。第一分册的主要内容有随机事件、概率、多维随机变量及其分布、大数定律、中心极限定理与参数估计;第二分册的主要内容有随机变量及其分布、随机变量的数字特征、样本与抽样分布与假设检验。

全书分两部分,第一部分介绍基本的智能优化方法,包括传统的启发式搜索算法以及以演化算法为代表的群智能搜索方法;第二部分介绍演化优化领域常见的优化问题,包括多模优化,多目标优化,约束优化,动态优化,鲁棒优化等,以及实际生产生活中的优化实例。

本书共10章，内容包括：绪论、线性规划与单纯形法、对偶理论、整数规划、动态规划、多目标规划、网络模型、网络计划技术、决策分析、系统分析与建模。

为了便于在教学中教师批阅和学生使用，《概率论与数理统计练习与提高（套装共2册）》分为一分册和二分册。一分册包括随机事件及其概率、多维随机变量及其分布、大数定律与中心极限定理与参数估计。二分册包括随机变量及其分布、随机变量的数字特征、样本与抽样分布与假设检验。各章配有习题，书末附有答案。《概率论与数理统计练习与提高（套装

本书内容包括：矩阵代数与概率统计的一些基础知识、回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析与典型相关分析、因子分析与对应分析等。