导读:本文包含了协同进化论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,籽粒,战略,布谷鸟,种群,系统,真菌。
协同进化论文文献综述
韩一多,向梅春,刘杏忠[1]（2019）在《植菌昆虫与其共生真菌协同进化分子机制》一文中研究指出昆虫菌业(fungiculture)是一种类似于人类种植业的昆虫种植体系,包括种植、耕作、收获和营养依赖4个过程,可分为高级的社会性昆虫如切叶蚂蚁、白蚁等和低级的非社会性昆虫如食菌小蠹虫、卷叶象甲、蜥蜴甲虫、树蜂等,它们均能种植并取食真菌。近年来随着组学及微生物组技术的发展,植菌昆虫与其共生真菌协同进化的分子机制研究方面取得了重要进展。系统发育分析阐明了植菌昆虫的起源与进化历程,并显示出与共生真菌系统发育的一致性;共生真菌细胞核数量也从双核增加到最多17个核,而染色体倍型也从单倍体增加为二倍体甚至多倍体;组学分析则揭示了植菌昆虫与其共生真菌在精氨酸、碳水化合物、木质素及几丁质合成或降解等方面显示出了高度的协同进化。本文系统综述了植菌昆虫及其共生真菌的系统进化、核进化及基因组进化进展,并探讨这种协同进化机制的生物学意义。(本文来源于《菌物学报》期刊2019年11期）
邓磊,王文祥,李繁春[2]（2019）在《基于多种群协同进化计算的创新概念设计研究》一文中研究指出科学技术的发展正渗透到各个领域,交互影响,且近20年,创新进化设计得到了广泛发展,逐渐发展成重要的计算创新技术,这一领域的研究方向涉面广泛,遗传程序设计、创新进化系统、自生长系统等等,进化计算是非常有前途的应用工具,关乎到进化算法方面的复杂,已不再仅仅受限于单体进化,多种群的协同进化计算方法更具体有实用性与研究性。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年11期）
曾亚文,张京,普晓英,杨晓梦,杜娟[3]（2019）在《大麦功能成分预防慢性病协同进化及其分子机制》一文中研究指出大麦是饲草饲料、酒业原料、功能食品、健康粮食、观赏编织和中药材六位一体综合利用最高的禾谷类作物。首先,大麦苗粉是人类细胞营养与排毒最佳的功能食品;以大麦苗粉为主首次建立了功能食品作物学科,在Science及BMJ发表了5篇e Letters:(1)大麦苗粉在1900-2300米的高海拔区秋-冬-春生长发育累积200多种酶、干旱多风的阳光晒制或活体加工成超细粉,而精米(小麦精面)+大麦苗粉是现代人最健康的主要膳食指南。(2)高海拔干旱霜冻等极端环境下显着提升预防13种慢性病的大麦苗粉中γ-氨基丁酸含量;我们培育的31个品种大麦苗粉GABA平均含量271.3mg/100g。(3)基于40件中国授权发明专利,研制出植物活体常温干燥粉碎机,将大麦鲜苗在3分钟内50℃以下加工成超细粉和营养水,其成本为冻干工艺的1/10和普通加工的1/2;这种国际首创设备大幅度提高功能食品细胞内钾的摄取效率。尽管全球181个国家99.2%成年人每天钠>2克,我们提出持续规律性主食+大麦苗粉是现代人最健康的饮食指南,有助于实现WHO每天低钠(<2 g)高钾(>3.5 g)罕见的目标。(4)全球精米生产及消费核心区的人类糖尿病爆发,大麦苗粉30多种功能成分防治20多种慢性病功效显着。目前,研制推广云功牌大麦苗粉系列功能食品市场前景广阔。其次,大麦籽粒是功能成分含量最高(高β-葡聚糖的低GI)和抗氧化能力最强的禾谷类作物。大麦在人类从非洲向亚洲、后来向欧亚大陆迁移的粮食结构中发挥着重要作用,促进了人类文明及其慢性病协同进化关系。大麦籽粒、苗粉及其提取物富含30种功能成分防治20多种人类慢性病功效显着与人类食物结构的协同进化密切相关;大麦是许多发达国家的主要作物。在Oxidative Medicine and Cellular Longevity上首次报道了大麦苗粉具有改善睡眠、降血糖、调节血压、增强免疫力、保护肝脏、排毒去痘养颜、抗抑郁症、改善胃肠功能、抗癌、消炎、抗氧化、降脂、抗痛风、降尿酸、防缺氧、防心血管病、抗疲劳、防便秘、减轻皮炎、补钙、益智等;论文揭示了大麦苗粉防治人类20多种慢性病功效显着,主要归结于GABA、黄酮、SOD、K-Ca、维生素和色氨酸分子机制。国内外研究进展研究提出大麦籽粒防治20多种人类慢性病功效显着的β-葡聚糖、多酚、阿拉伯木聚糖、植物甾醇、生育酚和抗性淀粉共6大功能成分及其分子机制;这些结果支持了大麦籽粒及其苗粉是促进古巴比伦和古埃及文明的最佳功能食品,并进一步揭示了大麦在人类食物结构功能成分及其防治人类慢性病协同进化机制及其大麦防治人类慢性病起了重要作用。(本文来源于《2019年中国作物学会学术年会论文摘要集》期刊2019-10-27）
石建平,李培生,刘国平,刘鹏[4]（2019）在《双层协同进化克隆选择算法及其应用》一文中研究指出为解决克隆选择算法收敛速度慢、收敛精度低等问题,提出了双层协同进化克隆选择算法,该算法的每一层使用不同的进化方案进行寻优搜索,并通过信息共享实现了层间的协同进化,形成层内竞争与层间协作的进化模式.通过构建基于多种进化策略的混合协同进化机制,实现了不同进化策略在优化过程中的优势互补与信息增值,达到有效平衡算法的全局探索与局部开发的目的,同时也较好避免了算法的早熟收敛问题.用10个标准测试函数来验证所提出算法的可行性与有效性,仿真实验结果表明:相比克隆选择算法及其两个改进的算法,本文提出的优化算法具有全局搜索能力强、稳定性好、收敛速度快、收敛精度高等优势,且测试函数维度的增加对本文算法的收敛性能影响不大,其优势更加凸显.针对混沌系统控制与同步中的系统参数估计问题,以Lorenz混沌系统的参数估计为例,进行了未知参数估计的数值仿真,结果显示本文算法实现了混沌系统参数的高精度估计,是一种有效的混沌系统参数估计方法.(本文来源于《哈尔滨工业大学学报》期刊2019年11期）
李学哲,孙文卿,崔国增[5]（2019）在《协同进化算法在散斑条纹角点识别中的应用》一文中研究指出介绍激光散斑干涉位移测量原理以及基于该测量方法的重定位系统,提出用于识别条纹信息的协同进化算法。采用线性降维法大幅降低搜索难度,并详细研究针对条纹角点协同算法的亲和度计算、抗体浓度控制和克隆选择、交叉及变异操作等方法。该算法可实时精确提取条纹中心线,并识别条纹数、条距和条角信息。研究表明将上述测量信息应用于移动控制平台,能够满足高精度重定位要求。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年10期）
严丽娜,吴军[6]（2019）在《动态种群规模协同进化算法求解多目标投资组合优化问题》一文中研究指出为了解决仅含预算约束的投资组合优化模型,提出一种基于种群密度的多目标协同进化算法.算法采用种群竞争的策略自适应的产生不定规模的种群,避免了固定种群规模的缺点.在进化过程中每个种群都会参考自身的最优个体以及竞争种群对自身的影响,超级个体集合存储进化过程中产生的最优解,通过最优个体的引导使算法快速收敛至Pareto前沿.实验结果表明,与NSGA-2算法相比,提出的算法在稳定性和收敛性都有很好的表现,是一种有效的多目标进化算法.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年19期）
高叶军,李国明,连志刚,陈阳泉[7]（2019）在《一种协同进化布谷鸟搜索算法》一文中研究指出为提高布谷鸟搜索算法的收敛速度和求精能力,在研究现代智能算法和启发式方法的基础上,提出协同进化布谷鸟搜索算法.分析Lévy Flight飞行搜索机制,将传统布谷鸟算法与粒子群算法相结合,提出基于粒子群算法的协同进化布谷鸟搜索算法.通过对典型非线性测试函数进行仿真测试,分析实验数据和收敛曲线,验证该算法的有效性和可行性.(本文来源于《宁夏大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
魏士伟[8]（2019）在《一种求解TSP问题的协同进化算法》一文中研究指出传统的遗传算法GA在求解TSP问题时容易出现早熟和陷入局部最优等现象。为此本文提出了一种基于协同进化的遗传算法(CEGA)用于解决GA算法的缺陷。该算法通过定义个体的适应度值和个体间的差异度值,将适应度值高和差异度大的个体分别放入2个不同的子群体。在进化过程中这2个子种群相互协同进化,既保证了种群向最优解的方向移动,又保持了种群的多样性。实验结果表明,本文所提出的算法在解决TSP问题时,具有收敛速度快、容易跳出局部最优等特点,相较其他GA算法具有更好的性能。(本文来源于《智能计算机与应用》期刊2019年05期）
王旭光[9]（2019）在《在“云端”，绘制智能城市发展新画卷》一文中研究指出当前，智能技术的突破发展成为推动经济社会变革的巨大引擎，随着“网络强国”“数字中国”“智慧社会”上升为国家战略，智能城市成为其中的关键环节和重要支撑。日前，赛迪顾问、京东云、京东城市联合发布了《2019年中国智能城市发展战略与策略研究》白皮书。白皮书指出(本文来源于《国际商报》期刊2019-09-06）
苏明,陈·巴特尔[10]（2019）在《人工智能与高等教育的协同进化分析》一文中研究指出人工智能可以实现对人类智能的强化、延伸和部分替代,它意味着诸多专业技能和脑力劳动的贬值。人工智能源于工业界,目前也主要应用于工业届,虽然在高等教育系统中人工智能的应用是边缘性的,但智能时代社会的变革需要高等教育系统积极适应并支持人工智能的发展。作为人类智能的高地,高等教育系统是一个开放的复杂生态系统,也是社会生态系统的一个子系统,在对外部环境的适应和内部系统的适应中,形成一个兼具竞争性和协同性的高等教育新生态。(本文来源于《高教探索》期刊2019年09期）
协同进化论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
科学技术的发展正渗透到各个领域,交互影响,且近20年,创新进化设计得到了广泛发展,逐渐发展成重要的计算创新技术,这一领域的研究方向涉面广泛,遗传程序设计、创新进化系统、自生长系统等等,进化计算是非常有前途的应用工具,关乎到进化算法方面的复杂,已不再仅仅受限于单体进化,多种群的协同进化计算方法更具体有实用性与研究性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
协同进化论文参考文献
[1].韩一多,向梅春,刘杏忠.植菌昆虫与其共生真菌协同进化分子机制[J].菌物学报.2019
[2].邓磊,王文祥,李繁春.基于多种群协同进化计算的创新概念设计研究[J].计算机产品与流通.2019
[3].曾亚文,张京,普晓英,杨晓梦,杜娟.大麦功能成分预防慢性病协同进化及其分子机制[C].2019年中国作物学会学术年会论文摘要集.2019
[4].石建平,李培生,刘国平,刘鹏.双层协同进化克隆选择算法及其应用[J].哈尔滨工业大学学报.2019
[5].李学哲,孙文卿,崔国增.协同进化算法在散斑条纹角点识别中的应用[J].计算机应用与软件.2019
[6].严丽娜,吴军.动态种群规模协同进化算法求解多目标投资组合优化问题[J].数学的实践与认识.2019
[7].高叶军,李国明,连志刚,陈阳泉.一种协同进化布谷鸟搜索算法[J].宁夏大学学报(自然科学版).2019
[8].魏士伟.一种求解TSP问题的协同进化算法[J].智能计算机与应用.2019
[9].王旭光.在“云端”，绘制智能城市发展新画卷[N].国际商报.2019
[10].苏明,陈·巴特尔.人工智能与高等教育的协同进化分析[J].高教探索.2019
论文知识图
