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研究文章

具有有限元法在磁场影响下对流辐射冷却翅片的优化设计与性能分析

在该研究中,使用有限元法呈现对对流辐射冷却翅片进行对流辐射冷却翅片的最佳设计尺寸和性能分析。使用拉普拉斯变换的线性化模型的精确分析解决方案验证了数值解决方案。对对流辐射翅片的最佳性能具有可变导热率的最佳性能的最佳尺寸进行了图形和呈现。此外,使用数值溶液分析了对流,辐射和磁参数以及对冷却翅片热性能的影响。从结果中,随着非线性导热术语的增加,确定翅片的最佳长度和热几何变量增加。进一步分析还揭示了作为生物编号,对流,辐射和磁性参数,增加,来自翅片的热传递速率增加,从而提高了鳍的效率。另外,建立了各种多叶型传热模式的热稳定值的效果。建立,为了确保通过Galerkin有限元方法来确保稳定性和避免溶液的数值扩散,热诊断参数不得超过不同多叶纤维传热模式的某些值。希望本研究能够在各种因素和鳍设计考虑下提高实体鳍热响应的理解。

研究文章

收获和最优控制的不精确猎物模型的理论分析

在我们现在的论文中,我们制定并研究了一个具有对参数的不精确值的猎物捕食者系统。我们还考虑对猎物和捕食者物种进行收获。然后,我们描述了所提出的模型系统的复杂动态,包括积极性和系统的均匀界限,以及各种平衡点的存在和稳定性标准。还彻底调查了生物组合均衡和最佳收获政策的存在。已经提出了一些数值模拟,以支持理论作品。此外,还突出显示了考虑模型参数集的不精确值的要求。

研究文章

扩展抓取电容 -意味着聚类算法在墨西哥风险风险中建立人道主义支持中心

墨西哥位于所谓的火力带内,使其易受地震的影响。事实上,三分之二的墨西哥领土具有显着的地震风险。另一方面,该国在热带地区的位置使其易于飓风来在太平洋和大西洋中产生的。由于这些情况,每年许多社区受到墨西哥各种自然灾害的影响,有效的物流系统需要迅速支持。这项工作旨在提供高效的成分型,以确定Veracruz状态的支持中心最合适的位置,这是墨西哥最受影响最大的地区之一。成分型基于 -意味着扩展到集成(a)支持中心的相关容量限制,(b)微遗传算法的聚类(kmc)算法 GA估算用于最合适数量的支持中心的搜索间隔,(c)将分配元素的可变数量分配给中心,以便为分配任务增加灵活性,并且(d)基于随机的决策模型来进一步改进最终分配。KMC算法上的这些扩展导致掌握电容 -意味着能够为3837个社区建立260个支持中心,为墨西哥Veracruz的风险建立260个支持中心的群集(GRASP-CKMC)算法。通过众所周知的测试实例和筛例进行掌握-CKMC算法的验证。验证支持其适用性,替代标准的型培育仪(如电容) -意思(CKM),遗传算法(GA)和可变邻域搜索(VNS)。

研究文章

拓扑中的拓扑感知策略集群中的MPI-IO操作

本文介绍了拓扑感知的两阶段I / O(TATP),其优化了罗米奥的最受欢迎的集体MPI-IO实现。为了在文件访问期间改进跳数度量,拓扑感知的两阶段I / O采用线性分配问题(LAP)来查找文件域的最佳分配给聚合器,这是最多不考虑的方面两阶段I / O实现。该分发基于每个过程存储的本地数据,其主要目的是减少I / O集体操作的总跳转字节。因此,可以提高全局执行时间。在大多数所考虑的场景中,与原始两阶段I / O实现相比,拓扑知识的两阶段I / O获得了重要的改进。

研究文章

Jaya算法引导过程从脑MRI肿瘤分段

大脑异常是人类社会的主要风险因素,发病率较大的原因。在早期阶段鉴定肿瘤对于提供必要的治疗程序至关重要,以保存患者。在这项工作中,Jaya算法(JA)和OTSU的功能(OTSU的功能(OF)引导方法用于挖掘出现风格和T2模态的脑MRI的不规则部分。这项工作实现了两步的过程,用于检查二维(2D)MRI切片的轴向,矢状和冠状图中的脑肿瘤。本文提出了具有各种阈值水平的阈值过程的详细评估(th = 2,3,4,5.),在阈值实践之前/之后的头骨剥离过程,以及基于Chan-Vese方法的肿瘤提取。JA的优越性在文献中发现的其他突出的启发式方法中得到了确认。实施研究的结果证实,Jaya算法引导方法能够在Brats 2015数据集中呈现jaccard索引,骰子系数,骰子系数,敏感度,敏感度,特异性,准确性和精度的卓越值。

研究文章

具有潜力的Schrödinger方程的最佳设计问题的渐近学

我们研究了最佳可观测性的问题,并证明了施势的薛定液方程的时间渐近可观察性估计 使用光谱理论。介绍了使用时间渐近可观察性常数模拟问题的优雅方式。对于某些小潜力,我们展示了在给定条件下的非零渐近可观察性常数的存在,并描述了其显式属性和最佳价值。此外,我们提供了对数值模型的精确描述,以分析潜在的井的重要例子的性质,包括修改的谐波振荡器。

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