Усовершенствованный алгоритм оптимизации Cricetomys emini (ACEO) и усовершенствованный алгоритм оптимизации Dictyostelid (EDOA) применяются для снижения потерь активной мощности и повышения стабильности напряжения. Cricetomys emini в период размножения члены группы делятся информацией о пути, ведущем к обильному источнику питания. В разделе “Исследование”, если объективная функциональная ценность другого Cricetomys emini превышает функциональную ценность наиболее приспособленного Cricetomys emini (α-самца), то соответствующий Cricetomys emini обновляется, и местоположения других представителей в кластере используются на основе недавно признанного наиболее приспособленного Cricetomys emini. В разделе “эксплуатация” период размножения отличается от места обитания к месту обитания и обычно приходится на период дождей. Алгоритм оптимизации Cricetomys emini был объединен с алгоритмом оптимизации Caelifera, чтобы повысить эффективность поиска и избежать попадания в ловушку локальных оптимумов. Самцы Cricetomys emini чувствуют время размножения.
Исследована математическая модель защиты растений в биологической системе хищник–жертва с применением трофической функции Холлинга II типа. Рассмотрено сложное взаимодействие растений, их естественных врагов и хищников, где функция Холлинга описывает динамическую зависимость численности хищников от плотности популяции их жертв. Особое внимание уделено анализу динамики популяций растительных и животных компонентов экосистемы, а также влиянию трофических взаимодействий на общую эффективность стратегии защиты растений. С использованием математического моделирования исследовано поведение экосистемы в различных условиях, включая изменение климатических факторов и антропогенное воздействие. Установлены ключевые параметры, влияющие на устойчивость экосистемы — скорость роста популяции, коэффициенты взаимодействия видов и эффективность контроля вредителей. Особый интерес представляет анализ стабильности равновесий и бифуркационных сценариев, которые могут возникать при варьировании параметров модели. Проведенное исследование включает в себя анализ и численные эксперименты, позволяющие выявить критические точки в динамике системы. Полученные результаты имеют важное значение для разработки и оптимизации методов защиты растений и позволяют предложить более точные и эффективные стратегии контроля численности вредителей, что может значительно повысить результативность агрозащитных мероприятий в сельском хозяйстве. Результаты исследования демонстрируют, как математические модели могут прогнозировать долгосрочные последствия применения различных биологических методов защиты, минимизируя риски для экологического баланса и способствуя разработке устойчивых агроэкосистем