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<正>在茂密的大豆地里,一只芫菁成虫从睡梦中醒了过来。它以植物的叶片等为食,对人类来说,算是害虫。“萤火虫,萤火虫,这里有一只萤火虫。”一个正帮家长干农活的孩子发现这只芫菁,一把抓住了它,随即便感觉手刺痛——芫菁会分泌刺激性物质。唉,这两种虫子长得太像了,常常被认错。那么,有没有能够帮助我们辨识害虫的高科技手段呢?答案是肯定的,它就是“虫脸识别”技术。 相似文献
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由于萤火虫的移动采用的是全吸引模型,所以当迭代过程中有移动时,可能会存在振荡较大、时间计算复杂度较高等问题.为了克服这些不足,提出了一种基于精英邻居引导的萤火虫算法.算法通过利用精英邻居的信息引导萤火虫的移动,减少振荡的发生,降低时间计算复杂度.同时,若某只萤火虫周围不存在精英邻居,则利用自身的信息进行反向学习以提高算法跳出局部最优的能力.数值实验表明本文算法的鲁棒性、寻优精度及搜索速度均优于其他几种算法. 相似文献
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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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萤火虫荧光素酶分离纯化及其特性的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
萤火虫荧光素酶只在萤火虫体内产生,一般通过养殖和用化学法提取。研究了以基因工程菌Escherichiacoli-Lus-J-1为材料,从它的对数生长期发酵液中提取萤火虫荧光素酶。经检测其分子量为5×104,动力学性质研究表明它是非典型的Michaelis-Menten氏酶,对荧光素作用动力学曲线为S型,最适pH为7.5,最适温度为15℃,且对光和盐浓度非常敏感。 相似文献
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萤火虫算法的搜索过程较依赖于最优萤火虫,而最优萤火虫并不进行有导向的寻优移动,算法易陷入局部最优.为此,提出了一种基于单增量和全局维度学习策略的萤火虫算法.在萤火虫个体移动时,该算法并不叠加萤火虫个体的当前位置,而是将累加的位置增量作为新的搜索方向,用于更新萤火虫的位置.该算法大大降低了萤火虫当前位置对搜索过程的影响,有利于算法更快的跳出当前局部最优,进行更大范围的寻优;其次,对最优萤火虫进行一定次数的单维度学习,将学习后的萤火虫引导种群进化.在基准测试函数上的实验结果表明,该算法优于其他几种改进的群智能优化算法,具有良好的跳出局部最优的能力. 相似文献
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《中南大学学报(自然科学版)》2015,(4)
针对基本萤火虫算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的萤火虫算法用于求解约束优化问题。该算法首先利用混沌序列初始化萤火虫的位置,引入动态随机局部搜索以加快算法的收敛速度;为了避免算法陷入局部最优,对当前全局最优解进行多样性变异操作。对几个数值优化和工程优化问题进行实验。研究结果表明:与其他启发计算法相比,该算法具有较强的寻优性能。 相似文献
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针对传统萤火虫算法无法有效躲避未知障碍物、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,对其进行了改进,并将其与动态窗口法相结合,从而提出了一种移动机器人动态路径规划新算法。通过三种策略对萤火虫算法进行了改进:首先,采用Skew Tent混沌映射产生混沌序列对萤火虫种群进行初始化,提高萤火虫算法的全局收敛速度;其次,引入自适应步长平衡萤火虫算法全局和局部最优;最后采用差分进化算法通过变异、交叉和选择操作加强萤火虫算法的搜索能力。然后将改进萤火虫算法与动态窗口法相结合,使移动机器人在全局最优路径的基础上进行实时动态路径规划,在能保证全局最优路径的基础上有效躲避未知障碍物。本文基于MATLAB进行了仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。 相似文献
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对萤火虫优化(Glowworm swarm optimization,GSO)算法全局收敛性及其改进算法性能进行了研究。分析了GSO全局收敛性,针对其收敛效率低的缺陷,提出了一种基于族群划分的改进GSO算法,借鉴混合蛙跳算法思想,将萤火虫群体进行族群划分,局部搜索及全局信息交换的方式改善了算法性能,通过引入萤火虫移动组元概念,改进了萤火虫更新策略,在此基础上,利用混沌优化技术,对萤火虫群体进行初始化,使得算法获得较高质量的初始解群体,并证明了改进算法以概率1收敛于全局最优,最后,采用经典测试函数进行测试,仿真结果表明,改进的萤火虫优化算法在收敛速度及求解精度上有明显改善。 相似文献
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针对旅行商问题,提出了一种结合变邻域搜索算法思想的离散人工萤火虫算法.文中通过引入交换子和交换序的概念对人工萤火虫算法中的距离进行了重新定义;为了增加萤火虫群的多样性,避免算法过早陷入局部最优,采用了基于变邻域搜索算法的扰动机制.在多个旅行商问题上的测试结果表明,与文献中的算法相比,文中提出的离散人工萤火虫算法具有较好的求解性能. 相似文献
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针对基本萤火虫算法存在早熟停滞现象,提出了一种混沌多样性控制的萤火虫优化算法.运用混沌映射产生均匀分布的萤火虫初始位置,获得质量较好的初始解;在搜索过程中对适应值低的部分萤火虫进行混沌扰动,以保持群体活性,减小陷入局部最优的可能性;同时利用真实物理反弹理论对超越边界萤火虫位置进行控制,提高种群的多样性.用标准测试函数测试,实验结果表明,该算法能有效地提高了算法的全局搜索和局部开发能力,寻优精度和收敛速度明显提高. 相似文献