采样控制方面的力作，英文版！有机会大家好好看看

排队论最优化设计的书，全面介绍了排队论基础知识，对于计算机和数学等专业领域的应用很有帮助。

卡尔曼滤波经典书籍，详细介绍了最优估计理论，推导了离散的卡尔曼滤波器，预报器，平滑器等等。

Optimal Control (3rd Edition).

学习动态规划的最好教材，这是第三版的，完整的英文原版。

最佳拉丁超立方体 这个项目是关于在python函数中实现Park（1994）的最佳拉丁超立方体采样算法。 该代码的文档位于src / documentation中。 要运行代码，请在外壳中使用pytask-结果将位于bld文件夹中。 该项目的核心是位于src / model_code中的latin_hypercubes.py。 它包含遵循Park（1994）算法生成最佳拉丁超立方体的功能。 在第一阶段，该算法找到最佳的中点拉丁超立方体设计（OMLhd）。 在第二阶段，它以最佳方式释放每个单元中的点，以产生最佳的拉丁超立方体设计（OLhd）。 （第二阶段仍需要执行。）

多点最优最小熵解卷积调整Geoff McDonald (glmcdona@gmail.com) 的代码，2015 McDonald、Geoff L.和赵青。 “多点最优最小熵解卷积和卷积修复：应用于振动故障检测。” 机械系统和信号处理 82 (2017)：461-477。 有关该论文的 PDF 版本，请参阅我的博客： http : //www.split-code.com/rotation.html 多点最优最小熵解卷积 (MOMEDA) 计算算法。 这提出方法求解用于从信号中解卷积周期性脉冲序列的最优解。 最适合应用于从振动信号到去卷积的旋转机器故障与许多齿轮和轴承故障相关的脉冲式振动。 此上传包括用于基础解卷积的“momeda”和用于绘图的“momeda_spectrum” 光谱。 通常，此光谱将在对应于临界值的周期处产生峰值频率，以及由此产生的幅度可以被跟踪以监视机器组件的运行状

S. R. Pliska, A stochastic calculus model of continuous trading: Optimal portfolios optimiza- tion, Math. Oper. Res., 11(1986), pp. 371-384.

matlab资源分配的代码Optimal-Resource-Allocation-with-Node-and-Link-Capacity-Constraints-unofficial-Matlab-code- 以下是 R. Li、Y. Xia 和 CK Tse，“复杂网络中具有节点和链路容量约束的最优资源分配”，2017 年 IEEE 国际电路与系统研讨会 (ISCAS)，2017 中定义的结果的实现，第 1-4 页。 这个 Matlab 代码不是论文的官方代码，只是数值优化技术大学项目的一部分

鲁棒控制 Robust Optimal Control, Prentice hall, Zhou, Doyle, Glover,Prentice Hall, 1995.pdf