冬天赏萤

“萤火虫，萤火虫，慢慢飞；夏夜里，夏夜里，风轻吹……”，说起萤火虫，人们总会想到夏夜里萤火虫在山间飞舞，不由感叹那是何等浪漫的情景!是的，在炎炎夏日、无月的夜晚，只要您走到远离城市的森林中、小溪边、稻田旁，要观赏到飞舞的萤火虫并不是一件难事。但是，冬天的夜晚是否也可观赏到萤火虫呢？     

萤火虫照亮微生物

夏天的夜晚，乡间又飞舞起星星点点的萤火虫。黑暗中忽隐忽现的鬼幻般的点点亮光。许多人会为之好奇吧。萤火虫究竟怎样发光？为什么要发光？据说萤火虫的光被许多领域广泛使用，具体有哪些使用方法呢？[编者按]     

光精灵LED

中国古代有个名叫车胤的孩子,他很喜欢读书,但因家境贫困,买不起油灯,只能在白天看书。一个夏天的晚上,车胤发现许多萤火虫在院子里飞舞,像一盏盏小灯在夜空中闪动。他灵机一动,找了一只白绢口袋,抓了几十只萤火虫放在里面,再扎住袋口,一盏     

提灯轻舞的萤火虫

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。     

基于单增量和全局维度学习策略的萤火虫算法

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.     

《幻影游船》精彩选段

正柳嘉跟着戚梦萦,小心翼翼地沿着鹅卵石小道往前走去。花园里没有风,却不时地响起一阵窸窸窣窣的声音,无数只闪着幽蓝光亮的萤火虫在密密麻麻的花草间飞舞。"无法理解!侯爵为什么会想把一个平凡无趣的人变成花,和我们种在一起?这简直     

雷氏萤和金边窗萤的生物学习性及饲养技术研究

【目的】研究并设计室内的水生和陆生萤火虫饲养装置，掌握不同生境萤火虫的生活史规律和生物学特性，以便于更好地保护和繁育萤火虫。【方法】在重庆师范大学昆虫研发创新基地的经济昆虫繁育室饲养雷氏萤(Aquaticaleii)和金边窗萤(Pyrocoeliaanalis)两种不同生境的萤火虫，温度维持在25～30℃，连续饲养雷氏萤两代，记录每个生活史阶段的生物学特性并根据它们的生活史特点来设计和改进它们的饲养方法。【结果】成功饲养并繁殖了雷氏萤和金边窗萤，初步了解了雷氏萤和金边窗萤的生物学习性并建立室内规模化饲养技术体系。【结论】使用该饲养方法，雷氏萤火虫发育历期缩短，各阶段生长发育较好，可作为水生萤火虫的标准化的饲养程序，研究结果有助于对萤火虫的保护和利用。     

基于K-means的邻域结合随机吸引的萤火虫算法

【目的】为解决传统萤火虫算法收敛速度慢，特别是对于复杂的优化问题，容易陷入局部最优，从而导致收敛精度低的问题，提出了基于K-means的邻域结合随机吸引的萤火虫算法。【方法】先将初始萤火虫种群进行K-means聚类，用聚类中心的萤火虫种群为寻优萤火虫，然后以提出的邻域与随机相结合的吸引模型进行寻优，在寻优过程中，还引入自适应步长策略。【结果】在减少算法复杂度的同时保证了算法的全局搜索能力，不仅提高了算法跳出局部最优的能力，还能够让算法在快速收敛的同时提升结果的精度。【结论】实验结果表明，提出的基于K means的邻域结合随机吸引的萤火虫算法，无论是寻优结果的精度和稳定性，还是寻优速度上都有更好的效果。     

萤火虫的绝技

夏天的晚上,萤火虫出来活动了。它们尾部的“灯笼”忽明忽暗,像是在打着神秘的信号。萤火虫为什么要“亮灯”呢?原来,萤火虫的灯光是打给异性伙伴看的。雄萤火虫往往给雌萤火虫发信号,而雌萤火虫则往往给雄萤火虫回信号。我们知道,萤火虫发出的是冷光,发光过程中需要有荧光素,荧光素酶和一种叫ATP的物质参加。但萤火虫身上还有许多秘密一般人是不了解的.比如,萤火虫吃什么?它们怎样捕食?萤火虫又是怎样像壁虎那样爬在光滑物体表面上的?     

游泳的萤火虫

武汉一个酷热的夏夜里，出于对萤火虫的喜爱和关注，我戴着头灯，在远离城市的郊区湖畔观察萤火虫。突然，不远处的湖水巾亮起一个非常微弱的光点，持续时间不到1秒，但仍然引起了我的注意。10分钟后，在同一片水域连续出现5～10个微弱的光点，持续时间不到3秒。我走上前用双手将这个发光点捞了起来，在头灯的照射下，慢慢拿掉浮萍等杂物以后，一条黑褐色的萤火虫幼虫现身了。我将这条幼虫装入标本瓶中，将头灯关闭，     

美丽的夏夜

正星星眨着眼睛,月亮悄悄地露出笑脸,萤火虫提着蓝色的小灯笼,在花丛中快乐地飞舞……这是一幅美丽的夏夜风景画。夏天的夜晚比白天凉快。晚饭后,我迫不及待地跑到广场上。看,广场上的人可真多呀!大人们有的在聊天,有的在散步,有的在唱歌,有的在跳舞,还有的在健身。小孩子们有的在滑滑板,有的在玩陀螺,有的在骑自行车,还有的在溜旱冰。我     

基于改进萤火虫算法与动态窗口法融合的移动机器人动态路径规划

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。     

科学触角

揭开萤火虫同步闪烁之谜为什么有些萤火虫会同步闪烁?夏季开始的时候,在美国的Smoky Mountains地区,雄性Photinus carolinus萤火虫会向同类的雌性萤火虫上演一出不同寻常的秀:它们会反复同步地闪烁来照亮夜空。这种同步性的原因多年来一直是一个谜,但一项新的研究可能为人们提供了一种解答。     

小小虫儿“故事”多

<正>萤火虫是什么样的虫很多同学以为萤火虫类似蜜蜂,实际上萤火虫是甲虫、蜜蜂不是。萤火虫完全变态发育,一生经历卵、幼虫、蛹、成虫共4个阶段。它们中的大多数在每个阶段都能发光,水栖萤火虫通常4个月完成一个世代,陆栖萤火虫通常12个月完成一个世代。萤火虫的卵像迷你夜明珠;幼虫似柔软的毛毛虫,身体扁长,会蜕皮数次;     

具有全局收敛性的改进萤火虫优化算法

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。     

“萤火虫情结”和“科学家”的梦

每个人小时候都有梦想。中国优秀民营科技企业家肖志国小时候的梦想,就是长大后当个科学家。 夏日的夜晚,肖志国同小伙伴们一起捉萤火虫，学古人以萤光照明。然而生性爱琢磨的肖志国，却不满足于玻璃瓶子里萤火虫短暂而微弱的亮光，     

昆虫的求爱术

热恋中的青年男女,一句话、一个手势、甚至一个眼神,往往蕴藏着丰富的情感.可是,在广阔无际的自然界,那些纤小的昆虫是怎样寻求配偶、怎样倾诉衷情的呢?这,你不必替它们担心,昆虫自有"求爱术".闪光的语言清秋,夜幕低垂的乡村郊野,流萤飞舞,发出美丽的光彩,有淡黄的,有浅蓝的,也有橘红的.人们熟悉的萤火虫就是通过这种闪光的"语言",来寻找配偶,表达爱情.     

二进制自适应步长萤火虫优化算法

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。     

一种混沌多样性控制的萤火虫优化算法

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.     

求解旅行商问题的离散人工萤火虫算法

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.