Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам швейцарское научное издание International Journal of Mathematical Modelling and Numerical Optimisation. Журнал имеет четвёртый квартиль, издаётся в Inderscience Publishers, его SJR за 2021 г. равен 0,213, печатный ISSN - 2040-3607, электронный - 2040-3615, предметные области - Численный анализ, Моделирование и имитация, Прикладная математика. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Хин-Ше Янг, контактные данные - X.Yang@mdx.ac.uk, ijmmno.editor@gmail.com.
Цели состоит в создании отличной платформы для обсуждения и общения между прикладными математиками, разработчиками математических и численных моделей, разработчиками компьютерных алгоритмов и исследователями оптимизации в академических и исследовательских учреждениях, а также в промышленности. Журнал стремится содействовать разработке эффективных алгоритмов, математических моделей и методов оптимизации и их применению в реальных задачах с продемонстрированными возможностями и эффективностью в междисциплинарных и промышленных приложениях.
Адрес издания - https://www.inderscience.com/jhome.php?jcode=ijmmno
Пример статьи, название - Analysis of a single server batch arrival non-Markovian queuing model approach in classification of foot thermograms. Заголовок (Abstract) - In this article, a single server non-Markovian queuing model with Poisson arrivals in stacks of different sizes is discussed. The server provides clients with a general service at a time with a random duration setup time after completing the first level of service. Also, the setup time stage is introduced to carry out the preparatory work required for the stage 2 service and customers may renege during the setup phase. Additionally, the server is subject to random interruption during the third stage of service and it enters into the repair process immediately. The effect of the setup time stage, interruption and reneging in the defined queuing system are well analysed. Using the supplementary variable technique of queuing theory, the duration of the queue length of different states of the system in terms of probability generating functions and the queue performance measures are determined. The issue of characterised lines is very much clarified by a reasonable application and supported by a mathematical portrayal. Keywords: non-Markovian queuing model; probability distribution; classification of foot thermo grams; setup time; random breakdowns; delay time; probability generating function; steady state equations.
