杂志优化

在我们现在的论文中，我们制定和研究了捕食系统的参数不精确值。我们也考虑猎物和捕食者物种都收获。然后，我们描述了该模型系统的复杂动态，包括阳性和系统的一致有界，和存在和各种平衡点的稳定性标准。此外bionomic平衡和最优收获策略的存在进行彻底调查。一些数值模拟已经在支持理论著作被提出。进一步考虑的一组模型参数不精确值的要求也得到了强调。

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墨西哥位于所谓的防火林带这使得它容易受到地震的范围内。事实上，墨西哥领土的三分之二的有显著地震风险。在另一方面，该国的热带位置，使得它容易受到其在太平洋和大西洋的飓风生成。由于这些情况，每年许多社区在墨西哥和高效的物流系统，多样的自然灾害的严重影响，须提供及时的支持。这项工作的目的是提供一种有效的启发式，以确定在韦拉克鲁斯，这是在墨西哥受灾最严重的地区之一的国家的支持中心最合适的位置。该启发式是基于 -均值聚类（KMC）算法，该算法被扩展为整合支持中心（a）的相关联的容量限制，（b）一种微遗传算法GA来估计支持中心的最适当数目的搜索间隔，（c）中分配元件的中心，以便增加灵活性到分配任务，以及（d）基于随机决策模型，以进一步提高最终分配可变数目的。在KMC算法这些扩展导致GRASP，容量受限 -均值聚类（GRASP-CKMC）算法能够在风险韦拉克鲁斯，墨西哥建立了3837个社区260个技术支持中心，非常适合的解决方案。所述GRASP-CKMC算法的验证用公知的试验实例和启发式进行。验证支持其适合作为替代标准启发式如容量约束 -手段（CKM），遗传算法（GA）和变邻域搜索（VNS）。

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本文介绍了拓扑感知两相I / O（TATP），优化了最流行的集体MPI-IO实现ROMIO的。文件访问过程中，为了提高跳字节度量，拓扑感知两相I / O采用线性分配问题（LAP）用于查找文件域的最佳分配到聚合器，这是在大多数考虑的一个方面两相的I / O实现。分配是基于由每一个过程存储在本地数据，并且其主要目的是减少I / O集体操作的总跳字节。因此，全球的执行时间可以得到改善。在大多数情况下考虑的，拓扑感知两相I / O取得重要改进时与原来的两相I / O实现比较。

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脑异常是对人类社会具有较大的发病率的主要危险因素的原因。在其早期阶段的肿瘤的鉴定是必要的，以提供必要的处理过程以挽救病人。在这项工作中，再也算法（JA）和大津的功能（OF）引导方法被呈现给矿脑MRI的记录有风情和T2形态不规则部分。这项工作执行两个步骤的过程来检查从轴向，矢状和二维（2D）MRI切片的冠状视图的脑肿瘤。本文呈现阈值化过程的一个详细的评估与变化的阈值水平（TH = 2,3,4,5），颅骨剥离工艺之前/阈值化的实践，以及基于所述赞Vese方法的肿瘤提取后。JA的优势是在文献中发现的其他突出的启发式方法中证实。实施研究证实的结果说再也算法引导方法能够呈现的Jaccard指数，骰子系数，灵敏度，特异度，准确度和精度上臭小子2015数据集的优良值。

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我们研究最佳观测性的问题，并证明了薛定谔方程的时间渐近可观性估计在潜在 ，同 ，使用谱理论。优雅的方式来建模问题使用时间渐近观测性不断提出。对于某些小的电位，我们证明给定条件下非零渐近观测性常数的存在，并且描述其明确的特性和最佳值。此外，我们得到的数值模型的准确描述来分析的电位井中的重要例子，包括经修饰的谐振子的特性。

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哈密​​顿环问题是最探索组合问题之一。作为一个NP完全问题，启发式方法被发现比指数时间精确算法更强大。本文提出了在复杂的可靠方法和简单的方法更快坐在之间的高效混合启发式。该算法是贪婪的，旋转变换和不可达的顶点启发式分三个阶段工作的结合。在第一阶段中，通过使用贪心深度优先搜索创建的初始路径。然后将该初始路径通过使用旋转变换和贪心深度优先搜索扩展到第二相的汉弥尔顿路径。第三阶段，通过使用旋转变换转换汉弥尔顿路径成哈密顿周期。所提出的方法可以从一组从文献中收集的硬图表发现汉密尔顿的周期，都在TSPLIB给出的哈密顿实例（1000〜5000的顶点）和FHCP挑战集的部分实例。此外，该算法具有为O（n³）最坏情况下的时间复杂度。该算法的性能已与国家的最先进的算法进行比较，发现HybridHAM优于他人在运行时间方面。

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