夏季流蜜期蜂群管理准则

通常,在主要蜜源植物花期,既是蜜蜂生产阶段,又是蜂群的发展和分蜂阶段.因此,应正确处理生产与繁殖的关系,促进高产、稳产.     

蜂群的夏季管理（上）

夏季是蜜蜂的主要生产季节，但此时外界气温较高，蜜蜂的各种敌害活动也特别猖獗。因此，做好夏季蜂群的管理，对实现蜂群的繁殖和生产双丰收具有重要意义。     

蜂群的夏季管理（下）

四、防中毒 夏季是瓜果蔬菜生产的旺季，也是病虫害发生旺季，各地普遍喷洒农药，对蜂群的威胁极大，所以必须加强对蜂群的管理，防止农药中毒。要求在蜂群每迁入一处新址之前，提前了解新址当地对各种蜜源植物花期施药情况，做到心中有数，及早采取对策，在施药时期可迁移蜂群，或暂时关闭巢门。     

基于单纯形法的人工蜂群算法改进研究

人工蜂群算法中的侦察蜂阶段的搜索操作在一定程度上可以解决算法陷入局部最优的问题,但也和其他启发式优化算法一样,存在着局部搜索能力差,在接近最优解时搜索效率下降,以及求解复杂问题时可能陷入局部最优而使算法停滞等缺陷.为了改善此缺陷,采用NM 算法来取代人工蜂群算法侦察蜂阶段的随机产生个体机制,提出了一种基于NM 算法的改进人工蜂群算法（NMABC）.希望基于NM 算法优异的局部搜寻能力,改善人工蜂群算法局部搜索能力较差之缺陷并提高搜索效率.     

一种基于网络安全控制的蜂群算法应用研究

本文基于网络安全控制的蜂群算法（BCA），针对该算法中的不足之处基于Boltzmann选择机制提出了一种改进的基于网络安全控制的蜂群算法（BBCA）用来优化多变量函数．研究证明该算法能够在充分保证群体多样化的同时加速整个算法的收敛速度，从而提高算法的全局收敛率．     

一种基于蜂群算法的数据库知识发现过程的研究

针对数据库知识发现系统,提出一种基于蜂群算法的数据库知识发现系统.通过蜂群算法的数据库发现系统模型的构建,根据蜂群算法基本原理进行优化调度,最后研究对比不同参数下知识库调度结果.     

改进人工蜂群算法求解多目标连续优化问题

多目标连续优化问题是实际应用和科研中最普遍的问题之一,也是学术界研究重点之一.根据人工蜂群算法求解过程,修正算法中的不足之处,改进算法中存在的盲目搜索,减少丢失算法中的优秀个体,以人工蜂群算法作为进化策略,整理改进方案.改进方案包括有:第一,针对基本人工蜂群算法中变异算子对整体基因搜索的不足,提出基于人工蜂群算法算子和变异算子相融合的自适应搜索算子,在一定程度上可以根据基因优良程度自动调整搜索范围,提高人工蜂群算法搜索行为的准确性.第二,利用搜索数据结果形成新的基因个体,在一代搜索结束后,剩余的个体与新个体的组合成新的种群,使得人工蜂群算法在进行过程中最大程度的保存下优良的基因.通过研究比较发现,改进的人工蜂群算法在求解多目标连续优化问题中具有比较好的收敛性和分布性.     

蜂群越冬的安全屏障——七防四包空心墙

<正> 本文针对冬季气候特点,就蜂群越冬,提出“七防四包空心墙”的综合措施,分述如下: 七防: 1.防伤热。蜂群在入室初期和后期,易发生伤热。对受热不安的蜂群,可暂时抬出室外,强群宜早出室,室温要经常保持在0～2℃。     

蜜蜂春繁严防副伤寒

<正>早春花粉缺少,蜜蜂全靠人工饲喂,最易感染副伤寒病菌,造成蜂群倒桶。 1.病原:蜂群副伤寒是一种急性传染病。这种病原菌广泛存在河     

基于一种改进人工蜂群算法的认知无线电频谱分配

摘要：为提高人工蜂群算法的开采能力和收敛速度,在人工蜂群算法中引入动态加速因子和种群自适应比例因子,得到一种新的动态加速种群自适应人工蜂群算法. 将认知无线电TV频段频谱分配模型中的分配矩阵与动态加速种群自适应人工蜂群算法中的可行解相对应,分别以网络效益最大化和比例公平性为目标函数,实现了空闲TV频段频谱的合理分配. 仿真结果表明,与其他算法相比,该算法能更好地实现网络效益的最大化以及用户之间的比例公平性.     

沥青混合料配合比设计中的非常规试验

《公路沥青路面施工技术规范》中规定，用于高速公路和一级公路的热拌沥青混合料的配合比设计分三阶段进行，即目标配合比设计阶段、生产配合比设计阶段和生产配合比验证阶段。前一阶段宜由路面设计单位进行；后两个阶段因必须借助拌和楼、摊铺机等设备，故宜由施工单位进行。为了完成后两个阶段的设计任务，施工单位除要做大量常规试验外，还须做不少非常规试验。本人结合许平南高速公路的工程实践，就这些非常规试验的目的、意义、方法、步骤谈谈自己的看法。     

小黑杨扦插苗生长教育的研究

采用定点连续观测方法，进一步探索了小黑杨扦插苗生长过程的连续性与阶段性的关系，结果表明，在齐嫩地区，小黑杨的苗高，地径，根系生长均可明显地划分为速生前期，速生期，速生后期３个阶段，并定量地确定了各阶段出现的具体时间和生产比例，为生产单位及时有效地加强苗期管理提供了理论依据。     

基于量子人工蜂群算法的配电网多目标优化重构

为了保证配电网优化运行,本文以系统网损最小、节点最低电压幅值最大、开关操作次数最少为目标构造配电网多目标优化重构模型,采用量子人工蜂群算法和帕累托(Pareto)支配关系求解.针对易于陷入局部最优解问题的人工蜂群算法,引入量子理论来进行蜂群的搜索,扩大了全局搜索范围,使其收敛于全局最优解,对于多目标问题,采用拥挤度来控...     

基于蜂群算法的云计算调度研究

文章先分析了云计算任务调度的内涵,综述了蜂群算法的原理,继而通过云计算调度问题的描述,提出云计算调度的数学模型,最后通过仿真实验,证明改进的蜂群算法可以很好地改善云任务调度系统的性能,有一定的借鉴意义.     

春季话养蜂

<正> 在新的一年开始的时刻,做好蜂群的春季管理,是关系到全年蜂蜜王浆等产品丰收的关键。早春时节,外界蜜源缺乏,蜂王开始产卵,耗蜜耗粉量加大,必须加强管理,使越冬后的蜂群提前复壮起来,培养强大的群势,是夺取春季丰收和全年增产的基础。由于今冬以来天气较冷花期将向后推迟,这就加大了喂饲的任务。若不及时奖励喂饲,工蜂不积极工作、蜂王产卵消极,将会造成春衰,给全年丰收带来很多困难。为了在春季打好基础,管理好蜂群,要注意以下几项工作。     

栾川县蔬菜产业发展现状与对策

从“菜蓝子”工程到蔬菜产业化．从单纯追求产品数量到追求产品质量，蔬菜生产已经发展到一个新的阶段。如何实现蔬菜产业化，实现蔬菜生产的优质、高产、高效．提高科技含量，是个值得思考的问题。     

人工蜂群算法在再制造物流网络优化中的应用

在供给侧结构性改革大背景下,基于产品回收和再制造,有必要构建合理的再制造物流网络,以提升供应链管理水平。人工蜂群算法性能优越,具有很强的全局收敛性和贪婪启发式的搜索特征。本文建立再制造物流网络模型,运用人工蜂群算法,结合实际问题进行算法设计,对模型进行编码仿真,得到网络设施的位置和数量,使整个再制造物流网络最优。     

大力推广农业信息技术 加速河南农业信息化发展——农业信息技术应用示范模式探讨

21世纪的中国农业进入了新的历史发展阶段，生产规模化、经营专业化、技术现代化和管理信息化已成为农业生产的主要特征，特别是面对加入WTO后带来的机遇和挑战，农业生产迫切要求信息技术的支撑，农业信息化已成为农业现代化的重要内涵。因此，加速发展农业信息化，已成为实现农业持续发展的必经途径，加快河南省农业信息化及信息技术系统的研究，更是实现河南省农业生产再上新台阶的必然选择。     

一种改进的人工蜂群算法优化的支持向量机

为了改善现有支持向量机(Support Vector Machine)的机器学习效果依赖于参数选择,而参数选择通常依赖于经验的问题,在现有基础上,本文结合一种称为骨架人工蜂群算法(Bare-bones Artificial Bee Colony)的改进的人工蜂群算法对支持向量机的2个参数进行优化,并对该优化结果进行试验。试验结果表明,改进的支持向量机的准确率、识别速度均优于原本的支持向量机。     

二维Arimoto灰度熵阈值分割

针对近年提出的二维Arimoto熵阈值分割方法只依赖图像灰度级出现的频数信息,而未考虑图像类内灰度均匀性这一问题,提出了基于灰度-梯度直方图的二维Arimoto灰度熵阈值分割方法.首先,在Arimoto熵的基础上直接考虑图像类内灰度均匀性,构建出一维Arimoto灰度熵阈值选取公式;结合灰度-梯度二维直方图目标与背景区域划分方式,推导出二维Arimoto灰度熵阈值选取公式;通过阈值选取函数所涉及中间变量的递推计算公式来消除冗余计算;采用基于Tent映射的混沌序列对人工蜂群算法的局部搜索阶段进行改进,以改进后的蜂群优化算法来加快图像分割最佳阈值的搜索速度,大大减少了时间花费.大量的典型图像对比实验结果表明,所提出的方法能够快速而准确地实现图像分割,且总体效果优于二维Shannon熵、二维Tsallis灰度熵和二维Arimoto熵阈值分割方法.