具有Allee效应捕食?竞争系统的时空动态分析

具有Allee效应的局域种群动态及实证研究是种群生态学的研究热点之一.当前研究表明种群密度过低引起的Allee效应对单一种群或集合种群的时间动态及其空间分布都产生复杂的影响.然而,在较复杂的生态关系中,对于Allee效应如何影响系统动态还缺乏较全面的认识.通过建立具有Allee效应的捕食者与具有竞争关系的被捕食者之间的生态系统,分析了Allee效应指数和种群初始密度对该系统中各物种种群密度及空间分布动态的影响.研究结果表明：捕食者具有Allee效应引起系统产生阻尼振荡,不利于捕食-竞争系统的稳定; Allee效应阈值的增加促使捕食者种群密度减少,被捕食者种群密度增加;捕食者的初始种群大小对此系统具有显著影响——初值较大时,系统最终达到稳定;初值较小时,系统则产生混沌现象;具有Allee效应的系统在空间中更易产生聚集式分布模式.本文观点可为物种保护提供必要的理论依据.     

基于贝叶斯最优化的Xgboost算法的改进及应用

在使用Xgboost框架时,经常涉及各种参数的调整,并且参数组合的选取对模型的分类性能影响较大. 传统的参数寻优方法,通常先导出一个惩罚函数,然后运用经验或者穷举法调整参数值来最大化或最小化这个惩罚函数,但是经常会遇到某个模型没有一个显式的表达式情况. 这类模型的参数寻优就非常麻烦,同时又会给算法带来一定的不确定性和随机性. 本文基于高斯法（GP）的贝叶斯最优化算法对Xgboost框架进行参数寻优,提出了一种新的算法GP_Xgboost,并通过多组数值进行实验. 结果表明本文改进的算法分类效果要优于人工调优和穷举法,从而证明了该算法的可行性和有效性.     

多因素制约下的SIR传染病模型的元胞自动机仿真模拟研究

针对多因素传染病的精确仿真,根据非高斯传染模型下模拟感染者的随机游走行为,通过构造传染病中心疫区的高斯压力死亡模型,采用基于sigmoid函数的痊愈率与不同隔离强度模拟感染者个体的被动转化行为,且其行为的发生服从动态泊松概率,建立了一类多因素制约下的元胞自动机传染病模型.通过对比实验发现,该模型的模拟仿真稳定,且能较精确仿真疫病传播的实际情况,相比目前的模型具有更高的精度.     

用于求解两个队伍休假排队网络稳态分布的多重网格算法

休假策略刻画了工程系统和管理系统中服务进程的中断。休假排队网络可用来模拟这些复杂系统,在实际中具有广泛的应用;由于休假排队网络的稳态分布显式解很难得到,对其数值求解方法的研究有非常重要的意义。提出了一个用于求解包含两个M/M/2队伍的休假排队网络稳态分布的代数多重网格法。根据稳态方程的系数矩阵所特有的拟三对角结构,基于循环约化算法构造了多重网格法的延伸算子和限制算子。这些根据线性系统系数矩阵构造出的算子可以在更粗的网格上保持原有系数矩阵的特征,从而提高了计算的收敛速度。最后通过数值实例验证了所提算法的优越性。