第1章  绪论

  1.1  什么是数学建模

  1.2  若干建模示例

  1.3  怎样建立一个完整的数学模型

  1.4  关于大学生数学建模竞赛

第2章  简单的优化模型

  2.1  城市污水治理规划

  2.2  最佳存款问题

  2.3  存贮问题

  2.4  路灯安置优化问题

  2.5  燃气输配问题

  习题2

第3章  数学规划及其应用

  3.1  线性规划

    3.1.1  线性规划简介

    3.1.2  单纯形法

    3.1.3  运输问题

  3.2  整数规划

    3.2.1  整数规划简介

    3.2.2  分支定界法

  3.3  动态规划

    3.3.1  动态规划简介

    3.3.2  动态规划的基本概念

    3.3.3  动态规划应用于最短路线问题

    3.3.4  动态规划应用于生产计划问题

  3.4  数学规划建模实例

    3.4.1  配料问题

    3.4.2  投资计划问题

    3.4.3  合同与库存问题

    3.4.4  传感器节  点的合理配置问题

    3.4.5  曲线拟合问题

    3.4.6  价格未确知的限期采购问题

  习题3

第4章  组合优化模型

  4.1  组合优化问题的数学模型

  4.2  算法的时间复杂性

    4.2.1  多项式算法与P问题

    4.2.2  近似算法与启发式算法

    4.2.3  基站选址问题数学模型比较

  4.3  排序问题模型及其算法

    4.3.1  总工期问题

    4.3.2  完工时间以及延误问题

    4.3.3  流水作业排序

    4.3.4  工程计划问题

  4.4  装箱问题

    4.4.1  装箱问题及其算法

    4.4.2  下料问题

    4.4.3  存储罐注液问题

  4.5  订单问题

    4.5.1  背包问题模型及其算法

    4.5.2  资源分配问题

  4.6  网络优化问题与建模方法

    4.6.1  图的基本概念

    4.6.2  电缆铺设问题

    4.6.3  二部图的匹配与指派问题

    4.6.4  扫雪车问题

    4.6.5  服务设施选址问题

    4.6.6  网络运输能力问题

    4.6.7  最小费用最大流问题

  习题4

第5章  微分方程建模

  5.1  常微分方程建模

    5.1.1  常微分方程建模方法与步骤

    5.1.2  檐沟问题

    5.1.3  传染病问题

    5.1.4  广告问题

    5.1.5  油压缓冲器油孔的设计问题

  5.2  偏微分方程建模

    5.2.1  三类偏微分方程

    5.2.2  扩散问题

    5.2.3  期权定价Black-Scholes模型

  5.3  差分方程建模

    5.3.1  输入一输出问题（或状态变量模型）

    5.3.2  抵押贷款买房问题

    5.3.3  减肥计划安排问题

    5.3.4  连续模型的差分方法

    5.3.5  局部脑血流量的测定

  5.4  稳定性方法

    5.4.1  微分方程的平衡点与稳定性

    5.4.2  差分方程的平衡点与稳定性

    5.4.3  捕鱼业的产量模型

    5.4.4  捕鱼业的效益问题

    5.4.5  蛛网模型

  5.5  变分方法

    5.5.1  变分法简介

    5.5.2  产品价格的最佳调整

    5.5.3  赛跑的速度

  习题5

第6章  随机方法及其应用

  6.1  三种常用的统计方法

    6.1.1  多元回归与最优逐步回归

    6.1.2  主成分分析

    6.1.3  方差分析

  6.2  识别模型

    6.2.1  判别分析

    6.2.2  聚类分析

    6.2.3  模糊聚类分析

    6.2.4  样本（Q型）聚类分析例子

  6.3  马尔可夫链及其应用

  6.4  时间序列模型应用简介

  6.5  蒙特卡罗方法和随机决策

    6.5.1  蒙特卡罗方法

    6.5.2  随机决策准则

  习题6

第7章  模糊数学与灰色系统模型

  7.1  模糊集理论

    7.1.1  模糊集的定义

    7.1.2  模糊集的基本运算

    7.1.3  模糊关系

  7.2  模糊优化设计

    7.2.1  模糊约束条件下的极值问题

    7.2.2  模糊线性规划

    7.2.3  多目标模糊线性规划

  7.3  模糊综合评判方法

    7.3.1  单因素模糊综合评判的步骤

    7.3.2  多级模糊综合评判

    7.3.3  模糊综合评判应用举例

    7.3.4  空气环境质量模糊综合评判实例

  7.4  灰色系统模型

    7.4.1  灰色系统理论

    7.4.2  灰色序列生成与灰色关联分析

    7.4.3  灰色系统预测模型

    7.4.4  灰色系统预测实例

  习题7

第8章  常用软件基础及应用实例

  8.1  MATLAB程序设计基础

    8.1.1  MATLAB的基本操作和矩阵的基本运算

    8.1.2   MATLAB中的极限和微积分运算

    8.1.3  MATLAB中的绘图功能

    8.1.4   MATLAB中的程序结构

    8.1.5  MATLAB中的自定义函数

    8.1.6  MATLAB的文件操作

    8.1.7  动画制作

    8.1.8  MATLAB和Excel的数据共享

  8.2   LINGO程序设计基础

    8.2.1  LINGO快速入门

    8.2.2  UNGO中的集

    8.2.3  模型的数据部分和初始部分

    8.2.4  LINGO函数

  8.3  常用算法的软件实现

    8.3.1  求解合作对策问题（Shapley方法）的MATLAB实现

    8.3.2  最佳存款问题的MATLAB求解

    8.3.3  线性规划的MATLAB求解

    8.3.4  最短路线问题的MATLAB实现

    8.3.5  Floyd算法及其MATLAB实现

    8.3.6  构造最小生成树的MATLAB实现

    8.3.7  旅行售货商（TSP）问题的MATLAB实现

    8.3.8  排队模型的计算机模拟

    8.3.9  层次分析法的应用和MATLAB实现

    8.3.10  投资的收益和风险问题

    8.3.11  一维状态空间偏微分方程的MATLAB求解

    8.3.12  主成分分析的MATLAB实现

    8.3.13  聚类分析的MATLAB编程实现

    8.3.14  模拟退火算法应用举例

    8.3.15  遗传算法应用举例

    8.3.16  灰色系统预测实例的MATLAB实现

    8.3.17  指派问题的计算机求解

    8.3.18  非线性规划的MATLAB求解

    8.3.19  非线性整数规划蒙特卡罗法（随机取样法）的求解

  8.4  图形绘制深入

参考文献