本书设置了数学建模与算法中三部分重要内容，即优化控制与计算、实验设计与分析、数据处理与分析，内容全面、案例丰富、计算程序完整，符合高等院校复合型创新人才培养的要求。书中将数学建模技术和数学实验融为一体，理论知识与实际应用相结合。数学案例由科研课题与数学建模竞赛试题转化而成，能反映本学科国内外科学研究与教学研究的先进成果。书中的例题典型精粹、内容循序渐进，既遵循知识认知规律，又富有启发性，便于自学，有利于培养读者的学习兴趣、实践动手能力与创新能力。
   本书可作为普通高等院校理工科专业师生的教学用书，也适合相关科研人员及感兴趣的读者参考阅读。

第1章 数学软件
1.1 MATLAB
1.2 LINGO
1.3 Python
第2章 线性规划
2.1 连续型线性规划
2.2 整数线性规划与0-1规划
第3章 非线性规划与多目标规划
3.1 非线性规划
3.2 多目标规划
第4章 智能优化算法
4.1 遗传算法
4.2 粒子群算法
4.3 模拟退火算法
第5章 数学规划的经典案例
5.1 运输问题
5.2 货机装运
5.3 汽车生产计划
5.4 原油采购与加工
5.5 选课策略
5.6 饮料厂的生产与检修计划
5.7 饮料的生产批量问题
第6章 常微分方程模型及其求解
6.1 常微分方程模型
6.2 常微分方程的求解
第7章 统计建模
7.1 一元线性回归
7.2 一元非线性回归
7.3 多元线性回归
7.4 多元非线性回归
7.5 正交设计与正交回归
第8章 大数据技术
8.1 机器学习
8.2 数据的预处理
8.3 分类问题
8.4 人工神经网络模型
8.5 随机森林模型
8.6 支持向量机模型
8.7 基于机器学习方法实现回归任务
8.8 特征重要度
第9章 数学建模案例
9.1 龙门吊的设计研究
9.2 电动汽车无线充电优化匹配研究
9.3 “穿越沙漠”问题下的最优策略研究
9.4 生产过程中的决策问题
9.5 蔬菜类商品的自动定价与补货决策
9.6 人造革性能优化设计研究