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传说开始的时候世界上只有两只萤火虫,它们本来是不发光的,后来其中的一只走失了,另一只就整日整夜地去找它,到了晚上,什么也看不见,它就会绝望地哭泣,哭着哭着,它的身体就发光了,这样在漆黑的夜晚,它也能继续寻找走失的同伴。——题记 相似文献
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《小哥白尼(趣味科学画报)》2004,(19)
盛夏的夜晚是昆虫们的天堂,蟋蟀在轻轻地低声吟唱,蛾子在黑暗中寻找光明,看,一颗流星划过,不,是二颗、三颗……哦,那是多情的萤火虫在跳爱的华尔兹,这暗夜的舞者,提着灯,飞舞在山涧里、树林中、草地上,光影流曳,这才是夏夜里最迷人的景象。然而,这种流萤点点的浪漫夜晚,已经不知不觉地离我们远去,我……希望再见萤火虫。 相似文献
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萤火虫在分类学上属于节肢动物门昆虫纲的鞘翅目。它是一种会发光的甲虫,广泛分布于除南极洲以外的各大洲,但以热带和亚热带地区水质和植被状况良好的地域居多。萤火虫一生要经历卵、幼虫、蛹和成虫四个阶段,通常一年发生一代或两代。卵能发出微弱的萤光,卵期20多天。幼虫主要捕食蜗牛和小昆虫,幼虫期长达几个月。所有种类的 相似文献
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基本萤火虫优化算法(GSO)存在着易陷入局部最优、后期收敛速度慢和适应函数值震荡等缺陷,引起这些问题的一大原因是算法中设置的固定移动步长。而在一些自适应步长萤火虫优化算法(AGSO)中,算法收敛精度和速度虽较基本萤火虫算法有所优化,但其迭代过程中出现的不稳定性仍需改进。为此,设计了二进制自适应步长萤火虫优化算法(BAGSO),此算法将移动步长转换为各萤火虫位置编码之间的码距,使萤火虫的收敛方向更具全局性,不易陷入局部最优,且进一步提高了收敛精度和稳定性。通过标准测试函数测试,表明在3种算法中BAGSO算法于各性能指标上通常是最优的。 相似文献
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针对萤火虫算法在求解高维复杂函数时存在的收敛速度慢、寻优精度低和易陷入局部最优等缺点,提出一种融合多策略的萤火虫算法(IMSFA)。首先,利用混沌映射和动态对立学习策略优化初始种群,加快算法的收敛速度;其次,对个体的移动策略进行多样化设计,降低算法陷入局部最优的概率,提高算法的寻优精度;最后,对超出解空间的个体使用归优边界限制策略,保证算法可以朝着一个较优的方向进行搜索。在8个基准函数上对IMSFA进行优化测试,并使用Wilcoxon秩和检验对其进行评估,结果表明,IMSFA在收敛速度、搜索精度、克服局部最优和寻优稳定性方面有着出色的表现。 相似文献
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平面选址问题是工程设计、线路布置、项目选址等工作中经常碰到的典型组合优化难题,根据群集智能优化原理,给出一种基于人工萤火虫群优化算法的求解方法,并针对平面选址问题进行求解.为避免算法陷入局部极值,将一种邻域搜索的局部搜索方法引入萤火虫算法中.通过对典型平面选址问题的仿真实验和与其它算法的比较,表明算法可行有效,且具良好的全局优化能力. 相似文献