导读:本文包含了群体觅食论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:黑翅土白蚁,觅食群体大小,工蚁,体长
群体觅食论文文献综述
于炜,刘锦,张媚,王恩,张大羽[1]（2019）在《黑翅土白蚁巢群觅食群体大小与工蚁体长呈正相关》一文中研究指出【目的】明确黑翅土白蚁Odontotermes formosanus巢群的觅食群体大小与工蚁体长之间的关系,为进一步研究其生态学特点以及更好地开展防治提供依据。【方法】在杭州植物园内选择5处有黑翅土白蚁活动区域作试验点,诱捕并以中性红(neutral red)标记捕获的白蚁工蚁,通过"捕获-标记-释放-重捕"试验测定黑翅土白蚁的觅食群体大小。【结果】5个试验点中有4个成功实施了"捕获-标记-释放-重捕"试验,4个试验点黑翅土白蚁巢群的觅食群体个体数量分别为443 133±45 469, 495 360±67 429, 674 345±101 703和1 224 662±93 112头。黑翅土白蚁觅食群体大小(Y)与觅食工蚁的体长(X)呈正相关,拟合的指数函数方程式为:Y=1.8389e~(0.7185X)(R~2=0.7834)。【结论】本研究明确了黑翅土白蚁的觅食群体大小以及工蚁体长之间的函数关系,为开展区域防治提供了依据。(本文来源于《昆虫学报》期刊2019年08期）
刘垚,叶元兴,蒋一婷,丁长青[2]（2013）在《群体大小与栖息地类型对越冬朱鹮觅食行为的影响》一文中研究指出2011和2012年两个越冬季在陕西洋县采用高清摄像机(Canon HF S20)对觅食状态下的朱鹮(Nipponia nippon)进行录像,并记录朱鹮的群体大小和栖息地类型。利用The ObserverXT 11.0软件分析不同栖息地类型和群体大小的朱鹮觅食行为。结果表明,朱鹮集群觅食时的警戒频次(t_(90)=9.080,P=0.001)和警戒时间(Z=-4.723,P=0.001)均显着小于单独觅食的个体,而觅食时间(Z=-4.553,P=0.001),觅食成功频次(t_(90)=4.675,P=0.001)与觅食(本文来源于《第十二届全国鸟类学术研讨会暨第十届海峡两岸鸟类学术研讨会论文摘要集》期刊2013-11-08）
单建华,汪旭辉[3]（2012）在《群体机器人觅食任务中链式路径的形成》一文中研究指出以分布式群体机器人觅食任务为背景,探寻一种分布式群体机器人的控制方法。该控制方法下的群体机器人只具有简单的反应式行为,通过协作以自身作为信标形成机器人链,将巢穴和食物连接起来完成觅食任务。通过仿真得出:在群体机器人数目足够的情况下,每个根上的链数控制在3或4条比较合适,搜索多个食物的效率大于搜索单个食物的效率,机器人的步长越长其效率也越高。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2012年08期）
戴朝华[4]（2012）在《人的搜索/觅食行为与人群体智能优化算法研究》一文中研究指出近年来,自然计算得到了快速发展,对计算机科学、自然科学、社会学和经济学等学科产生了深远的影响。其中,研究最活跃、应用也最广泛的,当属群体智能(SI)。群体智能模拟由大量遵循简单规则的个体,在无中心控制的情况下,通过局部交流"涌现"出来的自组织宏观智能行为,包括"任何受启发于社会性昆虫群体或其它动物群体的设计算法或者分布式问题求解策略",已广泛应用于电力、运筹、经济、通信、军事、化工、机械和机器人等领域,备受广大学者的关注。(本文来源于《学术动态》期刊2012年02期）
崔宇[5]（2012）在《群体信息觅食中的干扰效应作用研究》一文中研究指出科技的进步与互联网的高速发展,将海量的信息带到了人们的面前。如何在大量的信息中高效的寻找到有用的信息成为了当今每个人都会面临的问题。群体信息觅食理论也是在这一背景下产生的。信息觅食理论开路者Pirolli在总结前人有关生态学,社会行为学,心理学等学科的基础上提出了群体信息觅食(SIF)基础模型。这一模型模拟了社会化网络中个体的觅食行为,并提出了群体规模与群体环境中个体信息收益率之间的关系曲线。SIF基础模型研究的后一部分,作者引入了干扰效应,但由于其论证过程较简单,并未涵盖群体信息觅食整体过程,使得研究结果缺乏实际性。本文在SIF基础模型研究的基础上,深入研究了该行为中可能产生的干扰作用,并挖掘干扰作用成因。通过对群体信息觅食行为背景理论,群体社会行为学相关理论的分析,提出基于群体多样性的干扰成因理论,最终构建了干扰作用修正模型,并修正了群体规模与群体环境中个体收益率之间的关系曲线。研究最后验证了模型的合理性,并结合实例阐述了该“修正模型”的应用价值。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2012-03-03）
司维超,韩维,史玮韦,颜刚[6]（2011）在《一种基于蜜蜂多群体觅食的粒子群优化算法》一文中研究指出本文在分析基本PSO的基础上,通过模拟蜜蜂群体觅食的行为,建立了一种新的粒子群优化算法—HoneybeePSO。该算法将种群划分为若干子种群,对于每一种群中的粒子分别应用轮盘赌方式确定其各自的搜索方向,保证了种群的多样性;每个粒子在搜索时考虑自身历史最优位置、所选子种群局部最优位置以及自身最劣位置,体现了粒子寻优避劣的能力,有助于提高搜索效率;对每次迭代的全局最优位置实行按维混沌局部搜索(CLS),既防止陷入局部最小值,又可以分离位置各分量之间的相互影响。通过利用标准测试函数GP-Goldstein-Price和RA-Rastrigin对Honeybee算法和标准PSO算法进行比较,结果表明Honeybee算法在解的搜索质量、效率等方面都优于PSO算法。(本文来源于《中国自动化学会控制理论专业委员会B卷》期刊2011-07-22）
杨茂,李春哲[7]（2011）在《基于模糊邻居关系的群体机器人协同觅食控制研究》一文中研究指出针对群体机器人系统领域中复杂环境下的稳定觅食问题,利用个体之间相互距离的模糊化提出了模糊连接矩阵方法,考虑到局部通信范围内的传感器误差设计了相应的分布式控制器,该控制器在切换拓扑关系下,能够使得系统中的所有个体速度均以有界误差收敛为零,且完成稳定的觅食行为。针对于约束非完整机器人进行了仿真试验,试验结果表明该控制器的有效性。(本文来源于《东北电力大学学报》期刊2011年03期）
单超[8]（2010）在《基于社会网络群体觅食机制的SNS分析评估与设计》一文中研究指出随着WEB2.0时代的到来,互联网变成了信息分享与协作的空间。SNS(社会网络服务)是一个聚合的互联网信息平台,参与者在这个平台上共享信息与满足需求。在这个过程中,参与者间形成了以信息为媒介的社会网络关系。这样的行为特征可以把它描述成群体信息觅食。可见群体信息觅食效果对群体内的信息共享与知识创新有着至关重要的作用。由于SNS是近期发展起来的WEB2.0热门应用,国内对它内在的机制研究还没有系统化。本文应用信息觅食理论与社会网络分析方法,初步研究总结了以SNS为基础平台的群体信息觅食影响因素与机制,总结出了群体觅食发展的一般过程。(1)研究了影响社会网络群体觅食的因素,提出了基于SNS的个体、群体社会属性定义以及基于SNS用户行为的网络制约测量方法。(2)提出了基于社会网络关系的群体间的信息觅食效果评价模型、社会网络群体觅食的发展机制,研究了SNS系统的自组织性。总结了群体觅食发展阶段以及伴随的社会网络现象,提出了针对SNS群体觅食发展的调节机制。(3)最后,进行了基于用户需求的SNS功能分析与设计。并且基于SNS的发展机制与影响因素,对SNS平台进行了信息可视化的概念设计。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2010-03-10）
王溢嘉[9]（2009）在《麻木的草食性集体主义》一文中研究指出北京奥运的开幕式，让布鲁克斯(David Brooks)在《纽约时报》上撰文说：“成千上万的中国人像一个人一样击鼓，一样起舞，按照精确的编队疾走而不会绊倒或冲撞。……这是目前的集体主义———和谐社会的高科技版本，而背景是中国奇迹般的成长。”中国的崛起让很(本文来源于《南方周末》期刊2009-12-24）
孟香,曾建潮[10]（2009）在《改进的微粒群算法模拟动物的群体觅食行为》一文中研究指出以改进的微粒群算法为工具,试图建立能更加准确反映实际动物觅食行为的模型,并对其进行仿真研究。从食物的分布、微粒对周围同伴的感知范围及微粒的综合感知能力等方面对原有的模型进行了改进。仿真结果表明改进了的模型能够更好地表现动物的群体觅食行为,并且更加真实自然地反应生态现象。(本文来源于《太原科技大学学报》期刊2009年06期）
群体觅食论文开题报告
（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：
2011和2012年两个越冬季在陕西洋县采用高清摄像机(Canon HF S20)对觅食状态下的朱鹮(Nipponia nippon)进行录像,并记录朱鹮的群体大小和栖息地类型。利用The ObserverXT 11.0软件分析不同栖息地类型和群体大小的朱鹮觅食行为。结果表明,朱鹮集群觅食时的警戒频次(t_(90)=9.080,P=0.001)和警戒时间(Z=-4.723,P=0.001)均显着小于单独觅食的个体,而觅食时间(Z=-4.553,P=0.001),觅食成功频次(t_(90)=4.675,P=0.001)与觅食
（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。
群体觅食论文参考文献
[1].于炜,刘锦,张媚,王恩,张大羽.黑翅土白蚁巢群觅食群体大小与工蚁体长呈正相关[J].昆虫学报.2019
[2].刘垚,叶元兴,蒋一婷,丁长青.群体大小与栖息地类型对越冬朱鹮觅食行为的影响[C].第十二届全国鸟类学术研讨会暨第十届海峡两岸鸟类学术研讨会论文摘要集.2013
[3].单建华,汪旭辉.群体机器人觅食任务中链式路径的形成[J].传感器与微系统.2012
[4].戴朝华.人的搜索/觅食行为与人群体智能优化算法研究[J].学术动态.2012
[5].崔宇.群体信息觅食中的干扰效应作用研究[D].北京邮电大学.2012
[6].司维超,韩维,史玮韦,颜刚.一种基于蜜蜂多群体觅食的粒子群优化算法[C].中国自动化学会控制理论专业委员会B卷.2011
[7].杨茂,李春哲.基于模糊邻居关系的群体机器人协同觅食控制研究[J].东北电力大学学报.2011
[8].单超.基于社会网络群体觅食机制的SNS分析评估与设计[D].北京邮电大学.2010
[9].王溢嘉.麻木的草食性集体主义[N].南方周末.2009
[10].孟香,曾建潮.改进的微粒群算法模拟动物的群体觅食行为[J].太原科技大学学报.2009