我发现了蚂蚁的秘密

你知道有关蚂蚁的知识吗？也许你会说：“当然知道。”可是，你们知道蚂蚁打架的小秘密吗？我这就来给你解答这个小问题吧。

基于蚂蚁算法的网格资源发现模型

提出了基于蚂蚁算法的网格资源发现模型(AA_GRRM),目的是利用蚂蚁算法作为资源发现的策略来实现网格资源的次优解。引入蚂蚁算法到网格资源发现领域,改进了传统的蚂蚁算法的信息素初始化和更新,提高了网格资源发现的准确率和效率,并设计了基于蚂蚁算法的网格资源发现总体结构,最后通过Matlab进行验证。

红火蚁入侵强度对本地蚂蚁群落物种的发现-支配权衡的影响

【目的】发现-支配权衡(discovery-dominance trade off)在物种间的竞争起着重要作用。本研究旨在了解不同强度的红火蚁Solenopsis invicta入侵对本地蚂蚁群落物种的发现-支配权衡的影响,从而探讨红火蚁与本地蚂蚁的竞争机制。【方法】于2017年10-11月,在云南省楚雄州牟定县的一滇橄榄种植基地利用诱饵法和陷阱法结合的方式引诱和收集蚂蚁,观察并记录常见蚂蚁种类的发现能力、招募能力、支配能力、最早发现诱饵的时间段及个体数。【结果】红火蚁的入侵显著影响了本地蚂蚁群落物种的发现-支配权衡。强入侵区(5.6个活动蚁巢/100 m^2)蚂蚁群落中物种的相对发现能力和相对支配能力不存在相关性;弱入侵区(0.14个活动蚁巢/100 m^2)蚂蚁群落中两者存在较弱的负相关性,但不显著;对照区(无蚁巢)中两者存在显著负相关性(强入侵区:r=-0.01,P=0.97;弱入侵区:r=-0.60,P=0.21;对照区:r=-0.81,P=0.04)。强入侵区的红火蚁种群普遍在5 min之内就能发现诱饵,而弱入侵区的种群需要10~60 min才能发现诱饵(χ^2(5)=33.37,P<0.001);强入侵区的红火蚁种群在发现诱饵频率和支配行为频率上均显著高于弱入侵区(发现诱饵频率:χ^2(1)=17.27,P<0.001;支配行为频率:χ^2(1)=6.25,P=0.03),而招募频率在两种入侵区间无显著差异(χ^2(1)=1.75,P=0.55)。【结论】红火蚁入侵打破了本地蚂蚁群落物种的发现-支配权衡,而且随着红火蚁种群规模的增大,从能够影响到完全打破这种发现-支配权衡。研究结果可为了解红火蚁入侵机制提供证据。

蚂蚁的秘密

奶奶家门外是一个花池。花池里有一排冬青树，还有奶奶种的地瓜花，花开得特别大，像茄子那么大，淡紫色的花瓣，一层一层，软软的，像薄薄的纸。我和哥哥一起在花池边玩。我看到有几只蚂蚁，棕黑色的，头圆圆的，有两只触角，挺长的，像遥控车的天线，

蚂蚁搬食的秘密

大自然奥秘无穷,只要细心观察,总会发现妙趣横生的事物。

我发现了外婆的秘密

我总觉得,外婆有什么小秘密瞒着我。外婆以前总陪我一起玩,可我发现她最近开始早出晚归,而且每次回来的时候身上总是汗淋淋的,还有许多灰尘。我以为她是出去玩不带上我,所以我总是撒着娇想让外婆带我一起去,但是外婆总是摸摸我的头,笑笑不说话。于是我更加肯定,外婆有秘密不告诉我。

我发现了爸爸的秘密

号外!号外!爸爸的秘密被我发现啦!昨天晚上,我做完作业收拾书包时,腿不小心撞到了抽屉。“哐当”一声,一个重重的东西砸到了我的脚背上,痛得我哇哇大叫。好奇心驱使着我打开这坨东西,哇,居然是——厚厚的一叠——红艳艳的钱!“这是谁的钱?怎么会在抽屉里?到底有多少?”一连串问号挂在我的脑袋里。管它的,先数数有多少。于是,我激动地数起来。

揭开蚂蚁王国的秘密

去年暑假的一天,我闲着无聊,跑到家门前的草坪上玩,发现那里生活着一群身穿黑衣裳的"朋友"——蚂蚁。我友好地向它们打招呼:"嗨,你们好,小蚂蚁!咱们做朋友吧!"

“发现”美妙的秘密花园

《南乡子·登京口北固亭有怀》是一首非常优秀的宋词,同时具备含蓄深远、遣词精到、富于个性等特点,沉郁中不失真切,传递了作者内心丰富的情感。这首词,辛弃疾将感时伤怀、英雄迟暮、忧国忧民的士人情结与武将抱负浓缩于数语之中,令人对这首词乃至宋词的艺术造诣赞叹不已。

日本科学家发现海豚游泳快的秘密

日本科学家最近发现了海豚皮肤表面减少阻力以帮助海豚平稳迅速游泳的原因.这些结果可能有助于科学家设计出速度更快、能效比更高的大型客轮和潜艇.这项研究发表在最近出版的<湍急期刊>上.

蚂蚁王国的秘密

澳大利亚有一种木蚁，它们是有名的“建筑师”。在营造巢穴时，它们内部分工明确，干起活来有条不紊。“搬运工”专管运输“建筑构件”——树叶，“泥瓦匠”则管“构件”的拼接和堆砌。“搬运工”劳动时，先由领头的一只蚂蚁咬住叶片的边缘，然后第二只蚂蚁搂住第一只蚂蚁的“腰”，如此这般一只紧接一只，好似一支拔河的队伍。“建筑构件”被一片片地运至“施工现场”。

我发现了小蝌蚪吃食的秘密

同步教材(一)S版·三年级上册·语文百花园二要求:仔细观察你喜欢的动物什么样,喜欢吃什么,玩什么。再想想你对它哪方面感兴趣,你和它之间发生过什么有趣的事,最后写下来。(二)S版·三年级下册·语文百花园六要求:把自己在大自然和生活中有趣的发现写下来,把你发现的过程写清楚,把有趣的地方写具体。

“漂流瓶”发现的秘密

浩瀚的海洋,波澜壮阔,气象万千。那无边的海水,汹涌澎湃,不仅受潮汐的影响,潮涨潮落,而且有趣的是,那表面上融为一体的海水却分化编排成好几支大军,其中,每支大军都有自己固定不变的“行军路线”,周而复始,每年都各自沿着自己的“行军路线”,像人体血液似的沿着几条血管流动。

我发现了发际的秘密

选材练笔 除了＂美人尖＂,还有一些外表的标准,比如＂柳叶眉＂＂杏仁眼＂＂樱桃小嘴＂＂纤纤十指＂。在你认识的人中,有没有符合这些标准的呢？你可以以此为切入点,写一篇独特的人物作文哟。

如果你的“小秘密”被人发现了,你怎么办?

在我心里,有个秘密。如果被你发现,请别说出去!

基于改进蚁群算法的可信服务发现

针对非结构化P2P网络中的服务发现问题,提出了一种基于改进蚁群算法的可信服务发现方法。该方法在传统蚁群算法基础上应用若干新的策略控制蚁群的行为,如动态蚁群策略、子蚂蚁策略、服务节点的信誉评估策略以及蚂蚁的恶意节点惩罚策略等,高信誉服务节点在蚂蚁的推荐下进行邻居更换和自组织。这些策略和方法为蚁群算法在分布式环境下服务发现的应用研究提供了一种新思路。实验结果表明,本算法在各种常见复杂网络环境下仍可保证较高的可信服务查准率和更高的综合服务发现效率,通过对实验数据的分析和解释得到了若干有益的结论,为进一步的研究工作奠定了基础。

移动自组网拓扑发现策略的分析研究

移动自组网是由移动节点自组织形成的无线网络,由于节点移动、无线通信等特点,构造它的拓扑结构比较困难。通过分析传统的拓扑发现策略,研究了移动自组网拓扑发现策略的最新进展,主要分成蚂蚁算法类和聚簇算法类两种类型,对每个类型中各种算法进行了分类论述,分析了优缺点并进行了综合比较,并讨论了未来需要解决的问题。

秦岭中段部分地区蚂蚁种类初步调查

秦岭中段蚂蚁的区系组成经调查发现共有36个种, 19个属, 隶属于4个亚科。

集成P2P模式的网格资源发现算法研究

网格计算和对等计算有很多可以融合的特征。在传统的网格环境中,资源的发现和定位主要用集中式或者分层式来解决,随着网格规模的扩大,这种方式明显不适合网格环境。另一方面,P2P为大规模分布式环境下有效地发现资源提供了可扩展性方案。首先提出了一种集成P2P模式的网格资源管理模型,然后基于该模型提出了一种融合遗传和蚂蚁算法的资源发现算法。理论分析和仿真证明了遗传蚂蚁算法能有效地提高P2PGrid环境下的资源发现性能。