Chemical communication in invertebrates

Conclusions In conclusion, olfactory pheromones are widespread in nature and control many fundamental aspects of an insect's life. Detailed behavioral observations in the field and laboratory indicate the great complexity of most pheromone communication systems. The preliminary electrophysiological experiments on single olfactory receptor neurons that we have described here, point toward the possibility of unraveling the basic physiological mechanisms underlying these behavioral complexities. This information is directly applicable to many problem areas in chemoreception and could provide a base for the rational use of pheromones in the control of insect pests. *** DIRECT SUPPORT *** A2025171 00003     

An analysis of structure fitting and bioactivity between sex pheromone of cotton bollworm, Helicoverpa armigera (Hübner) and its fluorinated analogs

A study on the structure-activty relationship between （Z）-hexadec-9-enal （Z-9-16：Ald） and its analog was conducted by comparing the structures of the sex pheromone of cotton bollworm, Helicoverpa armigera （Huebner） with its fluorinated analog using computer molecular fitting. It is demonstrated that the structure of analog substituting for hydrogen atom on the terminal carbon atom is similar to Z-9-16：Ald. The EAG result showed that there is no significant difference in activities between Z-9-16：Ald and its fluorinated analog synthesized.     

Agrotis segetum雄蛾触角叶神经元的时相编码特性

应用细胞内记录神经放电方法 ,研究Agrotissegetum雄蛾触角叶MGC神经元对性信息素的反应特征及时相编码特点。在此种雄蛾MGC中 ,投射神经元对性信息素的反应呈现一种双相反应模式。 2 6个MGC神经元均可对 1,3Hz频率的每个刺激有明显的双相反应 ,14个神经元可对 5Hz频率的每个刺激引起明显的双相反应 ,4个神经元仅能识别 7Hz频率的每个刺激 ,1个神经元可识别高至 10Hz频率的每个刺激。神经元对性信息素频率刺激的反应能力与神经元自发放电频率、反应时的超极化幅度等都有一定的相关关系     

连续优化问题的蚁群算法研究进展

介绍了蚁群算法用于连续优化问题的发展现状,对蚁群算法的特点进行了分析研究,并提出了进一步的研究方向.     

基于蚁群算法的无人机航路规划

为了提高无人机(UAV)作战任务的成功率，在执行敌方防御区域内攻击任务前必需规划设计出高效的无人机飞行航路，保证无人机能够以最小的被发现概率及可接受的航程到达目标点。针对这一问题，对新近发展的蚁群算法进行了讨论，提出适用于航路规划的优化方法，并对无人机的攻击任务航路进行了仿真计算。仿真结果表明该方法是一种有效的航路规划方法。     

蚁群算法在桁架结构离散变量优化设计中的应用

文章进行了离散变量结构优化设计问题的分析;论述了蚁群算法原理;进行了该算法在桁架结构优化设计中的应用研究;进行了拓展该算法应用领域的尝试;建立了桁架结构的优化设计模型;通过例题来验证该算法应用的可行性和有效性。     

求解TSP问题的蚁群算法研究

分析了标准蚁群算法易于出现早熟、停滞和算法收敛速度慢的主要原因,在原有算法基础上提出了一种改进型的蚁群算法,该算法可以有效的提高收敛速度,并把该算法应用到TSP问题中,取得了很好的效果.     

基于网络服务模式的动态路径规划蚁群算法

随着云计算、移动互联网等IT技术的发展,通过网络提供动态路径规划服务能够进一步改善人们的出行质量。网络服务模式下的动态路径规划要求系统能够同时为多用户提供最优路径。在多态蚁群算法基础上,借鉴最大最小蚂蚁系统及自然界优胜劣汰思想,考虑共享侦察蚁群得到的初始道路信息素,提出两阶段蚁群算法。实验结果表明,两阶段蚁群算法不仅在收敛速度上有所提高,且适应网络服务模式下的多用户实时导航需求。     

基于随机游走的概念显性语义关联度计算

开放知识网络中概念语义关联度计算是一个重要的问题.吸取蚁群算法思想中的信息素策略,并以融入了该策略的随机游走作为关联度计算的基本框架,将信息素分布作为语义关联紧密程度的判定依据,提出一种基于随机游走的语义关联度计算方法,以显性方式呈现语义关联度的计算探索过程.该算法主要包含路径选择模型(PSM)和语义关联度计算模型(SRCM)两部分.PSM用于指定游走代理在游走过程中的路径选择、信息素释放过程;SRCM利用游走代理反馈的信息进行语义关联度的计算.实验结果表明,该算法能够在线性复杂度下实现语义关联度的计算,扩展了语义关联度计算的可行策略.     

基于蚁群算法的信道分配优化模型与仿真

借由对蜂窝系统的分析,建立了一个固定信道分配的数学模型。在基本蚁群算法的基础上,改进了转移策略和信息素更新策略,提高了收敛速度并有效防止局部最优。在单一信道问题中,得到各种(K1,K2)约束的最优循环分配方案;且约束为(K,K)的图例,总能通过1 iK这7个不同信道,分配出可无限延伸的最佳方案。而以21小区费城问题为实例的多信道分配,也得到较好的结果。通过实际图例给出的性能仿真结果, 节约了过多的频率资源占用和计算时间。