一、综合治理的基本原理 (一)害虫综合治理的基本原理 控制园艺生态系中生物群落的物种组成,尽可能减 少园艺生态系中害虫的种类,增加有益生物的种类。 控制害虫种群数量,对已有害虫采用适当的方法, 压低害虫的种群基数、恶化其生存繁殖环境,或直接消 灭害虫。 控制害虫危害,在适于某种害虫大发生的地域种植 不适于其取食危害的作物或作物品种,调整作物播种期, 使作物易受为害造成经济损失的敏感期错开害虫发生期

§5—1 生物与环境的关系 §5－2 种群生态学 §5－3 群落生态学

两个概念: ·就地保护(in situ-site或on- preservation):指保护在 野外的自然群落和种群。 是生物多样性长期保护的最好策略。 迁地保护(ex situ)或易地保(off-site preservation): 指在人类控制的条件下维持种群个体

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

一、解释下列术语:(本题5小题,每题3分,共15分) 1、 Siccocolous Plants生植物在干旱环境中生长,能耐受较长时间干旱而仍能维持水份平衡和正常生长发育的一类植物。 2、 Population Size:种群大小:种群个体数量的多少。 3、Co -evolution-:协同进化;两个相互作用的物种在进化过程中,相互适应、共同进化的现象

1遗传变异 2物种进化 3物种形成 4种群进化对策

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

在研究许多实际问题时,人们最为关心的也许并非系统与时间有关的变化状态,而是系统最终的发展趋势。例如,在研 究某频危种群时,虽然我们也想了解它当前或今后的数量,但 我们更为关心的却是它最终是否会绝灭,用什么办法可以拯救这一种群,使之免于绝种等等问题。要解决这类问题,需要用到微分方程或微分方程组的稳定性理论。在下两节,我们将研究几个与稳定性有关的问题

1、市场经济中的蛛网模型 2、离散形式的阻滞增长模型 3、按年龄分组的种群增长模型 4、减肥计划节食与运动

第一章 绪论 第二章 种群生态 第三章 植物群落的结构 第四章 植物群落调查研究方法及其分类