小生境
- 不同喀斯特小生境下普定杜鵑花土壤酶活性變異特征
典型喀斯特不同小生境下土壤酶活性及其變異特征，為喀斯特地區(qū)植被恢復提供科學依據。【方法】以貴州喀斯特區(qū)（鎮(zhèn)寧縣、晴隆縣、望謨縣）的圓果化香樹+普定杜鵑花（Rhododendron pudingense）群落為對象，通過測定3種小生境（土面、石溝、石面）中土壤胞內酶（脲酶、蔗糖酶、纖維素酶、蛋白酶）和胞外酶［（酸性磷酸酶（AP）、過氧化物酶（POD）、過氧化氫酶（CAT）、超氧化物歧化酶（SOD）］活性，分析其在不同小生境中的變異特征及其與環(huán)境因子的相互關系
南方農業(yè)學報 2023年2期2023-07-22
- 不同小生境下典型喀斯特森林植物葉片功能性狀特征
，導致喀斯特區(qū)小生境空間分異較大，并且小生境中溫度、水分、光照等生態(tài)因子復雜多樣，致使其土壤及小氣候環(huán)境高度變異[1-3]。由于特殊的地理構造和水熱條件，喀斯特區(qū)植物的生長發(fā)育通常受到環(huán)境因子的制約，為適應復雜多變的生存環(huán)境，植物自身從生理結構和生化過程中產生一系列變化，進而形成不同的生存策略[4]。同時，生境高度的異質性也是維持該地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)物種多樣性的重要因素[5]。植物葉片作為植物的主要功能器官，其功能性狀是植物在適應生存環(huán)境時選擇生態(tài)策略和生存能力
中南林業(yè)科技大學學報 2022年10期2022-12-03
- 一種基于小生境的自適應入侵野草優(yōu)化算法*
［9］等領域。小生境思想起源于生物學概念，最早用于遺傳算法中，顯著提高了遺傳算法的全局收斂能力和收斂速度。小生境思想可以根據不同的判斷標準，將遺傳算法的種群劃分為若干類，能顯著提高算法的種群多樣性。入侵野草優(yōu)化（IWO）算法是一種新型的智能優(yōu)化算法，于2006 年由Mehrabian 等提出［10］。IWO通過模仿田間雜草的生長、繁殖、擴散和競爭的繁衍習性，模擬了野草強大的殖民統(tǒng)治能力，已經被廣泛應用于工程優(yōu)化［11～12］、故障診斷［13］和算法混合優(yōu)化
計算機與數字工程 2022年8期2022-09-28
- 喀斯特不同土壤厚度小生境下土壤種子庫特征
的不同土壤厚度小生境． 研究表明， 喀斯特地區(qū)土壤厚度不僅決定了喀斯特土壤生產力水平及其可持續(xù)能力[13]， 更是喀斯特石漠化治理的重要影響因素[14]． 同時， 因植被的立地條件各異及生物間的競爭、 捕食關系等， 喀斯特不同土壤厚度小生境對種子的收集和儲存及種子后續(xù)的萌發(fā)都有著不同的影響[15]， 從而也將影響植被的更新和恢復進程． 目前， 大量研究關注了喀斯特生態(tài)系統(tǒng)中種子庫與群落演替關系[16]、 土壤種子庫與地上植被的關系[17]、 不同土地利用類
西南大學學報（自然科學版） 2022年9期2022-09-19
- 喀斯特小生境與植物物種多樣性的關系
——以貴陽花溪公園為例
、石槽、土面等小生境在狹小的空間上常常交錯分布在一起，呈現出千變萬化的組合方式?？λ固厣尘哂幸韵绿攸c：(1)水平空間上的高度異質性：水平空間和土壤有效水分的高度時空異質性；(2)垂直剖面上的多層次性：具有地表地下垂直剖面上的“二元三維”多層空間的儲水結構，地表水漏失嚴重；(3)土壤富含鈣和有機質，但礦質養(yǎng)分總量不足。其中小生境的高度異質性是喀斯特生境最顯著的特點之一。不同類型小生境之間光照強度和土壤含水量差異很大，并且降雨后不同時間小生境光照強度和土壤含
山地農業(yè)生物學報 2022年3期2022-05-13
- 小生境粒子群算法在多信號DOA估計中的應用*
這類問題，引入小生境機制是一種有效的解決辦法，它模擬了自然環(huán)境中不同種群占據不同類型資源的生存方式，每個小生境都代表著解空間中包含一個局部解的區(qū)域以及該區(qū)域內的粒子。這些粒子只會在所屬小生境內尋找最優(yōu)解，這樣有利于保持種群的多樣性來防止收斂于全局最優(yōu)解，非常適合用來解決多峰函數優(yōu)化問題。文獻[7-9]在幾種進化算法的基礎上，分別提出了基于并行免疫、排擠、隔離策略的小生境技術，并通過仿真驗證了算法的有效性。文獻[10]分析了PSO的拓撲結構并提出多種不同鄰域
電訊技術 2022年4期2022-04-26
- 喀斯特生態(tài)脆弱區(qū)典型小生境土壤團聚體穩(wěn)定性比較研究
下形成許多破碎小生境,已有研究[4—10]將小生境分為：石縫、石溝、石槽、石土面以及土面等。因小生境間環(huán)境因子異質性,更增加了喀斯特地區(qū)土壤侵蝕的不確定性。近年來對喀斯特小生境土壤關注度提高,并獲得一定的成果,相關學者研究發(fā)現不同小生境土壤pH、含水率、碳素、氮素變化等影響碳酸鹽巖溶蝕成土速率及土壤微生物群落分布[4—5],而采伐跡地中土壤侵蝕深度受小生境類型影響[6]。小生境類型甚至影響其土壤的成土方式[7]及有機碳含量[8—10]。但已有研究鮮有涉及對
生態(tài)學報 2022年7期2022-04-25
- 小生境遺傳算法的改進及其在橡膠材料參數反演中的應用
了提高當前已有小生境遺傳算法的全局尋優(yōu)能力，首先對于當前已有小生境遺傳算法的技術做了進一步的改進，設計了一種新的對于交叉概率和變異概率的動態(tài)調整方式;其次，改進了排擠小生境對于處于同一小生境內的個體的排擠操作，充分利用進化代數中的優(yōu)良信息，加快了程序的收斂速度;最后，基于硫化橡膠的單軸拉伸實驗數據，選用2階多項式本本構模型，并結合有限元和改進后的小生境遺傳算法的反演方法確定了硫化橡膠的材料參數。相對于從ABAQUS中通過Evaluate計算出來的材料參數，
河北工業(yè)大學學報 2022年1期2022-03-09
- 基于小生境中適應度共享的改進DE算法
許峰摘 要：將小生境技術和適應度共享思想引入DE算法中，用于改進種群替代中子代選擇的優(yōu)化問題，具體做法是：首先根據DE算法中的變異、交叉及選擇操作得到子代種群，其次將這些子代種群通過小生境技術劃分為若干個小種群，并在每個小種群中利用適應度共享方法選擇或剔除個體，最后將得到的子代和原父代合并作為下輪算法的父代種群。通過測試函數對改進算法進行了數值試驗與性能測試，并與其他算法進行了比較。結果顯示，改進算法可在一定程度上提高最優(yōu)解的分布性。關鍵詞：多目標優(yōu)化;D
赤峰學院學報·自然科學版 2021年2期2021-07-06
- 小生境粒子群優(yōu)化在多模態(tài)優(yōu)化問題上的研究
術一般被稱為“小生境”方法。小生境方法可以以串行（sequential）或并行（parallel）的方式整合到標準的基于搜索的優(yōu)化算法中，從而定位多個全局最優(yōu)解。串行方式隨著時間的推移逐步找到最優(yōu)解，而并行方式聚焦于促進和維持一個群體中多個穩(wěn)定子群體的形成。近期，將小生境技術應用于元啟發(fā)式（meta-heuristic）算法，如粒子群優(yōu)化（Particle Swarm Optimization）[1]、差分進化（Differen?tial Evolutio
現代計算機 2021年12期2021-07-03
- 考慮運輸時間的多目標柔性作業(yè)車間調度研究
]提出了一種將小生境技術和PSO相結合求解多目標FJSP的優(yōu)化方法，基于小生境技術計算粒子的刪除概率對非支配解的外部存檔進行更新.Li[9]提出了一種求解多模態(tài)優(yōu)化的小生境粒子群算法，在該算法中加入平衡因子，使得小生境劃分更均勻.工件移動是柔性制造動態(tài)性的最直接體現，考慮工件運輸時間的FJSP更貼切實際生產[10].趙寧[11]建立了考慮運輸時間的關鍵鏈優(yōu)化方式，將運輸時間集成到經典FJSP的析取圖模型中，結合鄰域搜索算法實現快速尋優(yōu)，獲得FJSP在考慮運
小型微型計算機系統(tǒng) 2021年5期2021-05-10
- 基于小生境聚類的改進MOEA-D 算法*
化算法中引入了小生境方法；2018年，Monalisa[8]在一種多目標進化算法中引入了聚類思想。在MOEA-D-AWA 中并沒有考慮優(yōu)化種群替換方法，本文提出在MOEA-D-AWA 基礎上引入小生境與聚類思想來優(yōu)化種群替換，以達改進算法分布性的目的。利用標準測評函數對改進算法進行了性能測試，并與相關算法進行了比較。1 MOEA-D 算法MOEA-D 算法主要用于解決MaOP，其思路是將多目標優(yōu)化問題分解成若干個單目標子問題，然后利用多目標進化算法處理這些
科技創(chuàng)新與應用 2021年4期2021-01-24
- 顛覆性技術創(chuàng)新的空間保護機制研究
“死亡之谷”。小生境理論的提出能為新興技術培育與躍遷過程中所遭遇的“死亡之谷”，提供了科學的理論解釋和嶄新的分析視角，現已被視為全球創(chuàng)新、轉型管理的重要研究領域。“小生境”(niche)的概念最早由美國生物學家Grinnel 在1917 年首次運用，之后被很多學者關注和研究(Grinnell，1917；Elton，1927；Hutchinson，1957；Whittaker，1973；Geels，2002)。小生境被看成是“創(chuàng)新出現并走向成熟的地方”，其基
技術經濟與管理研究 2020年11期2020-11-26
- 滇東南喀斯特小生境土壤水分差異性及其影響因素
質地貌的影響，小生境發(fā)育類型多樣，有石面、石坑、石溝、土面等小生境，使得地表出露的巖石和土壤分布具有非均勻性。同時，小生境因水分、熱量等環(huán)境因子的不同使得小生境土壤水分具有差異性[8-9]，這為生態(tài)系統(tǒng)的恢復和重建增加了難度。對喀斯特土壤水分的研究發(fā)現：不同植被群落的土壤水分有季節(jié)和空間差異，地形和微地貌、植被類型是其分布差異的主要影響因素[10-12]，對微地貌的研究發(fā)現石溝的土壤水分狀況優(yōu)于土面[13-14]。滇東喀斯特地區(qū)石漠化分布集中、程度深，自北
浙江農林大學學報 2020年3期2020-06-29
- 基于小生境魚群算法的有限元模型修正多解問題研究*
出了一種改進的小生境魚群算法，將傳統(tǒng)的人工魚群算法(artificial fish swarm algorithm，AFSA)融合小生境技術[9]與反向學習策略[10]，并在算法運行后期采用模擬退火算法進行局部細化尋優(yōu)，克服了傳統(tǒng)AFSA算法在尋找函數峰值時難以同時找到多個峰值、對初值敏感、尋優(yōu)結果精度不高的弊端[11]。通過數值仿真分析，驗證了小生境魚群算法的可行性；接著將該算法應用在一座縮尺斜拉橋模型的修正上。1 有限元模型修正的多解問題傳統(tǒng)的有限元模
中山大學學報(自然科學版)(中英文) 2020年2期2020-04-16
- 基于改進花朵授粉算法的防空部署優(yōu)化研究
問題，為此提出小生境混沌花朵授粉算法。為增加算法搜索的廣度，使用小生境技術保持種群的多樣性，提升了算法的全局優(yōu)化能力;引入邏輯自映射函數產生的混沌序列對精英個體進行局部優(yōu)化，增強算法的搜索精度和收斂速度;將改進算法應用至火力單元優(yōu)化部署模型中，仿真結果驗證了改進算法比花朵授粉算法和其他基礎優(yōu)化算法能更合理高效地分配火力單元，實現武器作戰(zhàn)效能最大化。關鍵詞： 優(yōu)化部署;花朵授粉算法;小生境;混沌優(yōu)化中圖分類號：E956? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
計算技術與自動化 2019年3期2019-11-05
- 大型土壤動物功能類群對小生境環(huán)境因子的響應
探討七星巖景區(qū)小生境大型土壤動物功能類群對環(huán)境因子變化的響應，對七星巖景區(qū)小生境（土面、石槽、石溝）的大型土壤動物功能類群進行研究。結果表明，七星巖景區(qū)小生境共捕獲大型土壤動物435只，分別隸屬于4門8綱15類;植食性、枯食性土壤動物共占總捕獲數的79%，是七星巖景區(qū)小生境的主要功能類群。石溝大型土壤動物的密度顯著高于其他2個小生境（P關鍵詞：小生境;大型土壤動物;功能類群;環(huán)境因子;響應中圖分類號： S154.1? 文獻標志碼： A? 文章編號：1002
江蘇農業(yè)科學 2019年3期2019-08-10
- 基于改進粒子群模糊神經網絡的信用評估
群算法——混沌小生境粒子群算法，來改善上述缺陷。首先基于混沌運動的遍歷性特點，在算法初始化時采用混沌迭代產生粒子的初始位置和速度以提高種群的多樣性；然后借鑒遺傳算法中的常用的小生境技術來改進粒子群算法在進化過程中的多樣性，提高算法的全局尋優(yōu)性能和收斂速度。通過這種改進算法對模型參數進行優(yōu)化，構建了混沌小生境粒子群模糊神經網絡模型，并運用該模型對我國上市公司信用風險狀況進行評估預測。1 模糊神經網絡結構本文所采用的模型為四層網絡模型結構，具體結構如圖1所示，
統(tǒng)計與決策 2019年5期2019-03-28
- 茂蘭喀斯特森林小生境類型對土壤微生物群落組成的影響
、石洞、石溝等小生境中,使得喀斯特地區(qū)原本有限的土壤資源顯得彌足珍貴[8]。近年來,針對喀斯特地區(qū)小生境分布的特點,學者們主要圍繞小生境土壤理化性質、類別、以及代表性取樣方法等進行系統(tǒng)研究,結果表明喀斯特地區(qū)小生境土壤理化性質存在極強地空間異質性[9-13]。土壤微生物對環(huán)境變化敏感度高,小生境土壤空間異質性以及水熱狀況的差異,勢必對土壤微生物群落結構產生較大影響。然而,目前針對喀斯特地區(qū)不同小生境類型是如何影響土壤微生物群落結構及其穩(wěn)定性的研究,鮮有報道
生態(tài)學報 2019年3期2019-03-22
- 不同喀斯特小生境中小蓬竹的遺傳多樣性
利用價值極高。小生境(microhabitats)：又稱小棲息地，為特定環(huán)境條件生物的某種生境，小生境越專一，物種就越容易受到棲息地環(huán)境變化的影響。本研究選取生長在土面、石溝、石縫、石槽及石洞等5種不同喀斯特小生境中的小蓬竹隨機采樣。隨機擴增多態(tài)性DNA標記(Random amplification polymorphic DNA，RAPD)：是Williams和Welsh幾乎在同一時期研究得出的通過隨機引物擴增來找多態(tài)DNA片斷為標記的遺傳多樣性研究法[
植物研究 2019年1期2019-02-14
- 貴州喀斯特山區(qū)花椒林小生境的土壤質量特征
地形構成了多種小生境［2］，形成了喀斯特生境的高度異質性［3］。土壤養(yǎng)分含量是評價土壤質量的重要指標，為植物生長發(fā)育提供營養(yǎng)來源［4－5］，土壤養(yǎng)分水平與植株生長狀況密切相關。研究區(qū)已經有近40年的花椒(Zanthoxylum bungeamun)大規(guī)模栽培歷史，面臨土壤退化、產量下降、品質降低等一系列問題，亟需采取多種措施對花椒人工林生態(tài)系統(tǒng)進行綜合調控?！厩叭搜芯窟M展】已有研究表明，不同小生境表層土壤質量表現出較大差異，以石溝和石坑小生境較高，石槽和石
西南農業(yè)學報 2018年11期2018-12-11
- 基于小生境人工蜂群算法的字符邊緣圖像提取
更高精度.2 小生境技術及小生境人工蜂群算法小生境是指在生物學的特定環(huán)境中由一種生物群體組成的群體組織. 在自然界中, 常見一些習性或特征等相似的物種聚集并生活在一起組成群體, 并逐漸形成一種物種及其特定的生存空間. 小生境技術通常被應用于處理多模函數優(yōu)化問題中. 多模優(yōu)化問題是搜索問題的全局最優(yōu)解及局部最優(yōu)解[11]. 小生境技術能控制群體優(yōu)化方向, 并形成多個物種, 即使算法最終收斂到多個不同的解空間, 從而避免了算法過早收斂于局部最優(yōu)空間, 可增強算
吉林大學學報（理學版） 2018年6期2018-11-28
- 不同小生境下樟子松和油松生長狀況的研究
定的影響，掌握小生境與樟子松和油松生長規(guī)律之間的關系對林業(yè)生產具有重要的意義。在這樣的背景下，本文對樟子松和油松的生長狀況和小生境對其生長規(guī)律的影響等相關課題進行研究。此次研究從闡述小生境的概念著手，對樟子松和油松在不同小生境下的生長狀況進行探討。本文研究的主要目的是明確小生境對樟子松和油松生長的重要性，進而提升林業(yè)對小生境的重視程度，以此來推動林業(yè)的持續(xù)性發(fā)展?！娟P鍵詞】：小生境；樟子松和油松；生長規(guī)律【前言】：樟子松和油松不僅具有綠化的功能，而且還可以
中國綠色畫報 2018年2期2018-08-07
- 針對選址問題的一種遺傳算法改進探究*
上，提出了結合小生境技術和多樣性測度的遺傳算法改進方向。2 算法概述及改進2.1 算法概述標準遺傳算法解決選址問題的流程如下：(1)將所選地址的坐標序列按一定規(guī)則編碼，編碼序列形成單個個體。常見的編碼方式有二進制編碼、實數編碼、大字符集編碼等[10,11]。(2)以流程(1)中的編碼方式重復編碼，隨機地生成若干個體，這些個體的集合成為初始種群。(3)反解群體中的個體編碼，得到群體每個個體的坐標，并計算以個體坐標為自變量時，整體優(yōu)化函數的值，這個值即為該個體
計算機工程與科學 2018年4期2018-05-08
- 改進小生境蝙蝠算法在無功優(yōu)化中的應用
0082）改進小生境蝙蝠算法在無功優(yōu)化中的應用羅荇子，汪 沨，譚陽紅，胡君楷，王 睿（湖南大學電氣與信息工程學院，長沙 410082）為了克服基本蝙蝠算法后期收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)的缺點，在原始算法中引入小生境技術并進行改進。在改進算法中，將小生境半徑設置為自適應變化的動態(tài)函數；在單個小生境群體中采用信息共享機制，對相似蝙蝠數量的過度增長進行抑制；采用優(yōu)質蝙蝠鄰域搜索及存儲策略對每一代每個小生境群體的優(yōu)質蝙蝠進行儲存。對某21節(jié)點系統(tǒng)進行了無功優(yōu)化，并
電力系統(tǒng)及其自動化學報 2017年10期2017-11-14
- 中度石漠化植被恢復自然障礙因子分析
究地點，以不同小生境及生境因子作為研究對象，通過對多個生境因子進行多元相關分析及利用偏最小二乘回歸進行重要性分析，綜合探討中度石漠化植被恢復的自然障礙因子。結果表明：不同小生境中的各障礙因子及作用機理不同，影響植被恢復的障礙因子在不同的小生境中的主導程度不同。植物群落的物種多樣性與土壤容量呈極顯著相關，與土壤水分、有機質及氮、磷素含量表現為顯著相關，植株的高度主要與土壤容量、土壤水分、有機質含量、氮素含量呈極顯著相關。植被恢復的主要自然障礙因子為土壤容量、
江蘇農業(yè)科學 2017年16期2017-10-27
- 改進的小生境混合遺傳算法在函數優(yōu)化上的應用*
應用技術改進的小生境混合遺傳算法在函數優(yōu)化上的應用*王 聰1， 柯滬琦2， 胡燕海1(1.寧波大學 機械工程與力學學院，浙江 寧波 315211；2.寧波戴維醫(yī)療器械股份有限公司，浙江 寧波 315712)為了提高經典小生境遺傳算法的收斂性能，加強局部尋優(yōu)能力，設計了一種新的小生境混合遺傳算法。通過判斷算法的在線性能指標Xe(s)，將模擬退火算法巧妙地融入算法的后期，并針對小生境遺傳算法的特點選用格雷碼編碼，同時設計了自適應的遺傳交叉算子。用一個Shube
傳感器與微系統(tǒng) 2017年5期2017-05-10
- 家文化的認同與海外華人的生存和適應
形成了特有的“小生境”而且一直以“通道”相連接?？罪w力先生在《他者中的華人》簡要地描述了中國近現代的移民史，梳理移民史進程的同時也提出了很多新的視角，使得讀者對于近現代不同階段移民外出的原因和結果有了初步的認知，對移民的生存環(huán)境和適應移居地的情況有了充分的理解。文章從文化的角度，以“家”的視角來看早期華人移民的遷出和在遷入地的適應和生存情況，以及這種文化觀念對于移民生活的影響。[關鍵詞]家文化 海外華人 方言群 通道 小生境[中圖分類號]D634 [文獻標
現代交際 2016年24期2017-04-14
- 基于非線性模型的寬帶無線發(fā)射機識別
出改進的自適應小生境遺傳算法，并應用于模型參數的辨識；然后以模型參數為特征向量，以直觀的歐氏距離法實現寬帶無線發(fā)射機識別.仿真結果驗證了改進算法在Hammerstein-Wiener模型辨識上的有效性，而且與網格自適應直接搜索算法和自適應小生境遺傳算法相比較，改進算法有更高的預測精度和發(fā)射機識別率.寬帶無線發(fā)射機識別；Hammerstein-Wiener模型；系統(tǒng)辨識；遺傳算法0 引 言近年來，基于射頻指紋特征的無線發(fā)射機識別是國內外的一個研究熱點[1]，
杭州電子科技大學學報(自然科學版) 2017年1期2017-03-02
- 腫瘤預轉移小生境的形成特點及意義
究所腫瘤預轉移小生境的形成特點及意義陳新田 陳泓宇①王建功施 明②華北理工大學附屬唐山市人民醫(yī)院 河北唐山 063000;①軍事醫(yī)學科學院基礎醫(yī)學院研究所;②徐州醫(yī)科大學腫瘤研究所腫瘤；腫瘤轉移；預轉移小生境腫瘤轉移是腫瘤患者致死的主要原因，約90%的實體瘤患者死于腫瘤轉移。腫瘤早期轉移灶在臨床上難以探查，多數患者確診時已處于腫瘤晚期，目前尚無有效的手段預防及控制腫瘤轉移。因此，探索腫瘤轉移的相關分子機制一直是腫瘤研究領域的熱點。1989年，Paget[1
華北理工大學學報(醫(yī)學版) 2017年6期2017-02-23
- 基于小生境遺傳算法的SDD-1分布式查詢優(yōu)化算法*
000)?基于小生境遺傳算法的SDD-1分布式查詢優(yōu)化算法*蔣 然(揚州市職業(yè)大學信息工程學院 揚州 225000)SDD-1算法是一種分布式數據庫的查詢優(yōu)化算法,遺傳算法已經在許多領域得到了成功的應用。針對基于遺傳算法的SDD-1算法中,遺傳算法存在“早熟收斂”的問題,提出一種基于小生境遺傳算法的SDD-1分布式查詢優(yōu)化算法,該算法能在盡可能短的時間內求解通信費用最小的查詢計劃。實驗結果表明,該算法比單獨使用SDD-1算法、基于遺傳算法的SDD-1算法均
計算機與數字工程 2016年11期2016-12-13
- 基于小生境等維BP神經網絡的沉降預報
042)?基于小生境等維BP神經網絡的沉降預報何科敏*(寧波市測繪設計研究院，浙江 寧波 315042)針對傳統(tǒng)BP神經網絡全局優(yōu)化能力低、無法學習的缺陷，引入遺傳算法中的小生境技術，研究了基于小生境等維BP神經網絡模型，同時利用MATLAB進行編程實現。該模型的核心思想是借助小生境遺傳算法優(yōu)化神經網絡的連接權和閾值，進而提高了等維BP神經網絡模型的全局優(yōu)化能力，改善了模型的收斂性。結合寧波某大樓沉降監(jiān)測實例，利用小生境等維BP神經網絡、GM(1，1)模型
城市勘測 2016年5期2016-11-28
- 基于小生境改進的遺傳算法求解多序列比對問題
228)?基于小生境改進的遺傳算法求解多序列比對問題張繼成1，羊秋玲2(1.長江大學工程技術學院，湖北荊州434020；2.海南大學信息科學技術學院，海南海口570228)基于多核平臺設計了一個求解多序列比對問題的改進遺傳算法。該算法采用一致性函數作為個體的適應度函數，引進小生境技術，維持種群進化的多樣性，以改善算法的整體搜索能力?？紤]遺傳算法本身具有較好的并行性，對其各算子針對多核平臺進行了并行化設計。通過對BAliBASE中的測試例進行測試，與已有的算
常州工學院學報 2016年4期2016-10-26
- 基于SOPC的小生境免疫PID溫度控制器的設計
基于SOPC的小生境免疫PID溫度控制器具有超調量小、調整時間短等優(yōu)點，仿真實驗驗證了該方案的有效性。關鍵詞： 小生境； 免疫算法； PID整定； SOPC中圖分類號：TP18 文獻標志碼：A 文章編號：1006-8228（2016）07-38-03Design of PID temperature controller with SOPC and niche immune algorithmBao Ke， Shen Xiaohui， Fang Yuan，
計算機時代 2016年7期2016-07-15
- 改進粒子群算法在二維排樣中的研究與應用
化算法中先引入小生境的思想，將種群劃分成多個子群，各子群運用粒子群算法單獨進化，取出各子群進化后的最好粒子，又可形成新群體，新群體運用混合蛙跳算法進化，使子群的最好粒子進一步更新，種群的多樣性進一步增強，全局尋優(yōu)的能力進一步提升.該算法概念簡單，易于實現，具有較好的能力去搜索全局最優(yōu)解和較快的收斂速度.實驗結果表明該算法是有效的.關鍵詞：小生境；粒子群；混合蛙跳；排樣服裝行業(yè)二維不規(guī)則樣片的優(yōu)化排樣問題就是在指定大小區(qū)域的材料上，尋找一種將很多不規(guī)則形狀的
浙江工業(yè)大學學報 2016年4期2016-07-07
- 可拓聚類適應度共享小生境遺傳算法研究
聚類適應度共享小生境遺傳算法研究李中華， 張?zhí)┥?中南大學 信息科學與工程學院, 410083 長沙)摘要:針對遺傳算法易陷入早熟收斂和全局搜索能力差等缺點，提出一種基于可拓理論的小生境遺傳算法. 算法首先構造了遺傳編碼物元和可拓遺傳算子，然后通過可拓聚類方法實現小生境群體的劃分，結合適應度共享技術和聚類代表個體保存策略，維持穩(wěn)定多樣的小生境. 仿真實驗表明，該算法能可靠、快速地收斂到全局最優(yōu)解，有效避免早熟收斂，其收斂速度和求解精度均優(yōu)于簡單遺傳算法和常
哈爾濱工業(yè)大學學報 2016年5期2016-05-17
- 基于引力搜索算法的艙室分布方案設計
力搜索算法基于小生境技術改進成多目標引力搜索算法并引入到模型中，從而搭建出艙室分布方案設計模型。最后通過算例進行試驗，試驗結果顯示所得方案可較好的符合設計要求，說明方法具有一定的合理性和可行性。關鍵詞:艙室布置設計;引力搜索算法;小生境;多目標優(yōu)化;智能優(yōu)化算法;計算機輔助設計船舶設計作為一個復雜的過程，設計方案往往需要在諸多建議之間反復協調［1－2］。隨著計算機技術不斷發(fā)展，大量研究工作投入到計算機輔助設計中。計算機輔助船舶設計技術，目前處在國際領先水平
哈爾濱工程大學學報 2016年1期2016-04-13
- 不同小生境下小蓬竹形態(tài)多樣性研究
法對小蓬竹6個小生境的14個形態(tài)標記指標進行測定分析。結果顯示，小蓬竹各表型性狀存在不同程度的分化，14個表型性狀變異系數均值變化范圍為5 7%～68 3%，變異系數除葉長寬比，一級、二級分枝葉面積外，其他性狀變異系數都大于14 1%，變異系數最高的是二級分枝數，達68 3%。6個小生境間的小蓬竹形態(tài)變異存在差異，土面小生境大多數形態(tài)性狀的變異系數最大，其次是石槽和石縫，顯示不同的生境條件促進了小蓬竹的形態(tài)分化。聚類分析結果顯示，聚為一類的生境都具有相似的
江蘇農業(yè)科學 2015年8期2015-09-10
- “報紙消亡論”芻議
。本文以媒介“小生境”理論為視角，結合“碎片化”閱讀帶來的啟示，考量報紙的發(fā)展前景，認為報紙符合媒介進化“小生境”理論，且在進化實踐中不斷吸收新媒介技術能量繼續(xù)推進報紙“碎片化”閱讀，不會消亡?！娟P鍵詞】報紙消亡論“小生境”理論“碎片化”閱讀隨著以互聯網、手機等為代表的新媒介的普及使用，人們已經生活在一個“符號世界在形式與內容上發(fā)生了變化”的新媒介環(huán)境中。新媒介環(huán)境指在以數字技術為基本特征的新媒介信息傳播過程中，人類所面臨并置身其中的一種嶄新的環(huán)境。需要強
新聞世界 2015年1期2015-09-10
- 一種新的小生境魚群優(yōu)化算法
應用·一種新的小生境魚群優(yōu)化算法徐翔燕，黃天民(西南交通大學數學學院，四川 成都 611731)針對魚群算法后期收斂速度慢和難以找到精確最優(yōu)解的缺點，結合進化論中的小生境技術，提出一種新的小生境魚群優(yōu)化算法。通過魚群個體之間的距離找到具有相似距離的個體組成小生境種群，在該種群內執(zhí)行魚群算法的聚群、追尾及覓食行為，所有個體經過其小生境群體的進化后，找到最優(yōu)的個體存到下一代的魚群中，直到找到滿意的適應值。通過幾個典型的多峰測試函數驗證算法的性能。仿真結果表明，
西華大學學報（自然科學版） 2015年6期2015-07-18
- 改進的小生境粒子群優(yōu)化算法
國摘要：傳統(tǒng)的小生境粒子群優(yōu)化算法（NPSO）需要兩個參數的輸入，一個是判斷子群合并的閾值，另一個是子群產生的閾值。參數設置的不當，將直接影響計算結果。引入一個函數判斷兩個點是否在同一座山峰上，以克服NPSO算法需要輸入參數的弊端。在程序運行時，無須嚴格限定小生境的半徑，也不需太多的先驗知識。實驗結果證明，該算法合理有效，能夠能快速有效地找到多峰函數的全局最優(yōu)點。關鍵詞關鍵詞：小生境；NPSO算法；粒子群優(yōu)化算法；多峰值函數DOIDOI：10.11907/
軟件導刊 2015年2期2015-04-02
- 小生境環(huán)境因子主參數監(jiān)測與控制方法研究*
0)研究與探討小生境環(huán)境因子主參數監(jiān)測與控制方法研究*劉冬喆1， 劉小剛1， 劉亞秋2(1.昆明理工大學,云南 昆明 650042; 2.東北林業(yè)大學,黑龍江 哈爾濱 150040)作物生長實驗環(huán)境因子的高精度綜合控制自動化越來越成為生物技術研究的重要平臺支撐。在對作物生長環(huán)境的主要參數，尤其對土壤—空氣的溫濕度耦合系統(tǒng)進行了融合檢測分析的基礎上，提出無模型控制方法解決小生境環(huán)境耦合參數系統(tǒng)的主因子實時控制問題。該方法根據作物培育生產環(huán)境的參數工藝需求，模
傳感器與微系統(tǒng) 2015年11期2015-01-07
- 一種基于調節(jié)因子的小生境粒子群優(yōu)化算法
熟。混沌變異的小生境粒子群優(yōu)化算法(Niche Chaotic Mutation PSO，NCPSO)于2002 年被提出，其中圓形小生境粒子種群在進化過程中得以實現，低維函數測試搜索精度較高［3］，協同策略實現較為復雜，但是利用小生境容易實現，可以使得小范圍的粒子相互獨立，形成孤立的動態(tài)搜索空間。粒子小范圍有效地分布，各個粒子在自己搜索范圍內尋找極值點，可以有效防止大規(guī)模的種群趨同現象。通過建立淘汰更新機制，淘汰最劣粒子，保證整個種群向全局最優(yōu)值運動。此
計算機工程 2014年8期2014-12-02
- 典型小生境遺傳算法原理與性能比較分析*
遺傳算法中引入小生境技術能夠很好地解決這個問題.1 小生境技術與物種形成過程在自然環(huán)境當中，“物以類聚，人以群分”是一種普遍的現象.這說明生物往往傾向于和其本身在性狀和特征等方面相似的同類在一起生活，并與其同類交配完成后代的增殖.生物的這種生存特點和增殖方式是有其積極意義的.在生物學上，小生境(niche)是指特定環(huán)境下一種組織的功能，我們也常常把具有共同特性的組織稱為物種(species).為了說明小生境技術相對于基本遺傳算法的優(yōu)勢所在，我們考察基本遺傳
通化師范學院學報 2014年4期2014-08-08
- 適應值共享小生境遺傳算法實現與性能比較分析
130118)小生境遺傳算法是近年來興起的一種進化計算技術.它以遺傳算法為基礎，將遺傳操作中的每一代個體進一步劃分為若干個類.對于每一個類，從中選擇部分適應值較高的優(yōu)秀個體組成一個群.算法在種群內部以及種群與種群之間完成遺傳操作(包括選擇、交叉、變異)，最終產生新一代群體.在算法的實現過程中，還可以采用分享機制、預選擇機制和排擠機制等完成整個操作過程.由于小生境遺傳算法能夠更好的保持解空間群體的多樣性，并且具有較好的全局搜索性能和收斂速度，故其在很多優(yōu)化問
通化師范學院學報 2014年8期2014-06-12
- 基于戰(zhàn)略小生境管理的中國綠色技術創(chuàng)新研究
面來探究。戰(zhàn)略小生境管理 (Strategic Niche Management,SNM)正是基于這一認識論而興起的，該思想起源于演化經濟學[1][2]。戰(zhàn)略小生境管理理論由Kemp等（1998）首次提出[3]。從學術理論聯系上來看，戰(zhàn)略小生境管理同技術轉型理論（Technological Transions,TT）、多層次視角（The Multi-level Perspective,MLP）有著密切的關系[4]。MLP闡述了社會技術系統(tǒng)的結構。系統(tǒng)本身是
西北工業(yè)大學學報（社會科學版） 2014年1期2014-06-06
- 基于遺傳算法的Pareto多目標配電網重構
在此提出了基于小生境思想的遺傳算法，以配電網的經濟性、安全性和供電可靠性為目標，并采用Pareto尋優(yōu)方式，得出Pareto最優(yōu)解集，實現了和以往不同的另一種尋優(yōu)方式，即先尋優(yōu)后決策。在尋優(yōu)過程中，通過小生境環(huán)境和交叉率和變異率的自適應機制，提高了遺傳算法的全局收斂能力和收斂速度，并通過算例驗證了方法的有效性。關鍵詞： 配電網重構； 遺傳算法； Pareto最優(yōu)； 小生境中圖分類號： TN911?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（20
現代電子技術 2014年4期2014-03-05
- 小生境與神經干細胞相互作用研究進展
01）?綜述?小生境與神經干細胞相互作用研究進展范飛燕（中國醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院，遼寧 沈陽 110001）神經干細胞的自我更新和分化成神經系統(tǒng)有賴于神經干細胞小生境。而成人腦干細胞小生境的成分已被確定：神經干細胞、基質細胞、細胞外基質、基底膜、可溶性因子、脈管系統(tǒng)等。小生境中的細胞之間相互交流、轉換，不斷地實時感知和響應。促進神經干細胞的增殖和分化。脈管系統(tǒng)是成體腦室下帶神經干細胞小生境的重要成分。細胞外基質通過調節(jié)黏著性和遷移能力等方面來調節(jié)神經干細胞
中國實用鄉(xiāng)村醫(yī)生雜志 2014年22期2014-01-25
- 基于小生境混沌免疫算法的PID參數優(yōu)化
7]。本文結合小生境機制、混沌細搜索和人工免疫算法，提出了一種基于小生境混沌免疫算法的PID參數優(yōu)化方法，并通過仿真實例驗證了該方法的有效性。1 PID控制原理PID控制器是一種線性控制器，它根據給定值和實際輸出值構成控制偏差，將偏差的比例、積分和微分通過線性組合構成控制量對被控對象進行控制。依據PID控制原理，調節(jié)kp、ki、kd3個參數，就可以改變控制量。在采用免疫算法對PID參數進行優(yōu)化時，可將控制器的性能指標作為目標優(yōu)化函數，視為抗原，而將參數 k
電氣自動化 2013年4期2013-12-14
- 一種求解高維多模態(tài)復雜問題的差分文化算法＊
高斯分布估計的小生境文化進化算法模型，算法在種群空間中利用改進的差分進化算法進化種群，將獲得的小生境傳送到信度空間。在信度空間中，利用高斯分布算法求解每個小生境的最優(yōu)解，將小生境特征存儲記錄下來作為進化知識，然后用進化知識庫再去指導種群空間進行搜索。3 關鍵技術3.1 自適應差分進化算法差分進化算法 DE（Differential Evolution）［10］是由Storn和Price提出的一種用于優(yōu)化問題的啟發(fā)式算法。該算法采用實數編碼，模仿生物進化過程
計算機工程與科學 2013年1期2013-06-11
- 含精英策略的小生境遺傳退火算法研究及其應用
行GA、SA和小生境搜索。其中，SA的初始解來自GA的進化結果，經Metropolis抽樣過程得到的解與GA的結果一起構成小生境的處理群體，處理結果又成為GA進一步優(yōu)化的初始種群。這種融入了小生境技術的改進算法雖然算法性能得到改善，但依然沒有克服交叉和變異概率在整個搜索過程中固定不變所導致的求解過程長的缺陷，同時，優(yōu)化過程也沒有充分利用歷史信息。綜上所述，目前具有代表性的遺傳退火算法的研究成果，均強調通過融合的思想來實現算法的優(yōu)勢互補，以達到改善算法性能的
中國機械工程 2012年5期2012-12-03
- 基于小生境的菌群算法的改進
點。在生物學上小生境是指特定環(huán)境下的一種組織結構。在自然界中，特征、形狀相似的物種往往相聚在一起，并在同類中交配繁衍后代。小生境技術將每一代個體劃分為若干類，在每個類中選出若干適應度較大的個體作為優(yōu)秀代表組成一個群，再在種群中以及不同種群之間雜交、變異產生新一代個體群[3]。同時采用預選擇機制和排擠機制或分享機制完成任務。加入了這種小生境技術的菌群優(yōu)化算法(NBFO)可以更好地保持解的多樣性，同時具有較高的全局尋優(yōu)能力和收斂速度，特別適合于復雜多峰函數的優(yōu)
武漢理工大學學報（信息與管理工程版） 2012年4期2012-08-01
- 基于自適應小生境的改進入侵性雜草優(yōu)化算法
所提高。本文將小生境思想引入到IWO算法，提出一種改進的小生境雜草優(yōu)化算法（Niche Invasive Weed Optimization，NIWO），對種群進行分類競爭繁殖，增加保持種群多樣性，提高算法的全局尋優(yōu)能力，同時采用自適應小生境數來提高算法后期的收斂精度。通過對4個常用標準測試函數的仿真實驗，驗證了該算法的有效性。1 標準IWO算法標準IWO算法[1-3]的執(zhí)行過程要經歷4個過程：初始化種群，生長繁殖，空間分布，競爭性生存。1.1 初始化種群
上海電機學院學報 2012年4期2012-07-31
- 基于小生境的GEP新算法
獻在GEP中用小生境技術保持群體的多樣性［10－11］。提出一種基于小生境的GEP新算法，該算法能夠避免演化后期出現大量重復個體，使群體在整個演化過程都能保持個體的多樣性。使得改進后的GEP新算法能有效的避免早熟收斂，提高算法的全局搜索效率。1 基因表達式編程GEP的編碼方式是長度固定的線性符號串，稱為GEP染色體。一個染色體包含一個或多個基因。每個基因由頭部和尾部組成，頭部允許出現終結符和函數符號，尾部只能出現終結符。頭部的長度h是事先設定的，而尾部的長
計算機工程與設計 2012年7期2012-07-27
- 基于改進共享小生境遺傳算法的配電網無功規(guī)劃
）基于改進共享小生境遺傳算法的配電網無功規(guī)劃陳麗1，蘇海鋒2，張晉國1（1.河北農業(yè)大學機電工程學院，河北保定 071001；2.華北電力大學電氣與電子工程學院，河北保定 071003）為了減少配網損耗和保證配網電壓質量，解決應用傳統(tǒng)適應值共享小生境遺傳算法進行無功規(guī)劃時，由于小生境半徑設定值的不同會導致全局尋優(yōu)能力不穩(wěn)定、尋優(yōu)結果波動性較大的問題，將改進共享小生境遺傳算法應用于配電網無功規(guī)劃.首先建立了以凈收益現值為目標函數的數學模型，該模型更直觀地反映
河北大學學報（自然科學版） 2011年3期2011-12-09
- 戰(zhàn)略小生境管理理論研究綜述
0074）戰(zhàn)略小生境管理理論研究綜述胡隆基，李彩霞，密啟慧（華中科技大學 公共管理學院，湖北 武漢 430074）促進綠色創(chuàng)新是解決全球氣候變遷的重要途徑之一。政策實踐表明基于新古典經濟學的綠色創(chuàng)新政策很難行得通。在九十年代后期，一批學者基于歐洲的綠色創(chuàng)新管理實踐，提出了一種被稱為戰(zhàn)略小生境管理理論的政策思路，該政策思路認為可以通過促進綠色小生境的成長來帶動綠色創(chuàng)新的發(fā)展與擴散。該理論被認為是解決當前綠色創(chuàng)新問題的重要理論之一，但它在國內卻鮮有介紹。通過對
湖北社會科學 2011年11期2011-10-30
- 基于罰函數的小生境遺傳算法在MATLAB中的實現
引言生物學上，小生境(niche)是指在特定環(huán)境中一種組織(organism)的功能，把有共同特性的組織稱作物種(species)。小生境技術就是將每一代個體劃分為若干類，每個類中選出若干適應度較大的個體作為一個類的優(yōu)秀代表組成一個群，再在種群中以及不同種群中之間雜交、變異產生新一代個體群。同時采用預選擇機制和排擠機制或分享機制完成任務?；谶@種小生境的遺傳算法 (Niching Genetic Algorithms，NGAs)，可以更好地保持解的多樣性，
電腦與電信 2011年9期2011-08-08