《高中生物学》全程设计训练题库（选修2生物与环境，课后习题，含答案）第1章 种群及其动态_第1节 种群的数量特征

《高中生物》全程设计同步配套教学课件（选修2生物与环境）第1章 种群及其动态_第3节 影响种群数量变化的因素

《高中生物》全程设计同步配套教学课件（选修2生物与环境）第1章 种群及其动态_第2节 种群数量的变化

《高中生物》全程设计同步配套教学课件（选修2生物与环境）第1章 种群及其动态_第1节 种群的数量特征

6.1 遗传算法的基本原理 6.1.1 遗传算法的基本遗传学基础 6.1.2 遗传算法的原理和特点 6.1.3 遗传算法的基本操作 6.2 遗传算法的模式理论 6.3 遗传算法应用中的一些基本问题 6.4 高级遗传算法 6.4.1 改进的复制方法 6.4.2 高级GA算法 6.5 微种群和双种群遗传算法 6.6 基于遗传算法的系统在线辨识 6.7 基于遗传算法的模糊控制 6.8 免疫遗传算法 6.8.1 免疫遗传算法的基本概念 6.8.2 免疫算子的机理与构造 6.8.3 TSP问题的免疫遗传算法

一、密度效应 二、性别生态学 三、领域性和社会等级 四、他感作用 主要研究方向 – 相互动态：相互作用的不同物种的种群动态 – 协同进化：物种在进化上的相互作用 ⚫ 关系类型 – 种间竞争 – 捕食作用 – 寄生和共生

传统人群搜索(SOA)算法通过计算搜索方向、搜索步长和搜寻更新个体位置三个步骤进行寻优.它的缺点在于计算量大,种群之间信息交流少,导致寻优速度慢.针对人群搜索算法存在的缺点,本文提出二项交叉算子改进人群搜索算法(BCOISOA)对其改进.在计算搜索步长方面,本文采用随机数与最大函数值位置乘积判断子群位置,进而提高全局寻优计算速率.在更新位置方面,本文提出二项交叉算子加强种群之间的联系,避免在更新搜索方向过程中,算法因局部最优而导致过早收敛,进而达到快速、准确寻找最优解的目的.本文将以上二项交叉算子改进人群搜索-BP神经网络算法应用在二段式磨矿过程中,实现磨矿粒度在线软测量.仿真结果表明,与人群搜索算法和粒子群算法进行比较,二项交叉算子改进人群搜索算法收敛速度更快,预测精度最高,满足对磨矿粒度实时检测的要求

人教版高中生物必修3第4章 种群和群落第4节 群落的演替导学案(1)

为了发挥粒子群算法和专用遗传算法的各自优点,提出了一种将二者结合的切换优化策略.该策略前期采用一种基于种群最优个体混沌化的混沌粒子群算法,后期选用专用遗传算法.通过大量仿真实验确定了在迭代代数、种群标准差和最优个体适应度差三种切换指标下各自的最优切换条件.与单一专用遗传算法和单一混沌粒子群算法的仿真对比表明:本文提出的切换优化策略在综合路径长度、平滑性和规划时间三个性能指标后具有一定的优越性

人教版高中生物必修3第4章 种群和群落第4节 群落的演替导学案(2)