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World File Search System飞蛾
使用飞蛾优化的有效算法（...
Divya Rawat 1，Pushpendra Singh 2 1,2电气工程系，政府。女子工程学院，印度AJMER-305002摘要蛾火焰优化（MFO）算法是Swarm Intelligence家族的成员，可用于解决各个现实世界中的复杂优化问题。MFO及其不同的变化，可以简单地理解和易于操作。这些算法在解决诸如电力和能源系统，工程设计，经济调度，图像处理和医疗应用等各个领域的优化问题方面取得了巨大成功。这篇全面的评论探讨了MFO的不同变体，包括经典版本，二进制类型，修改版本，混合版本，多目标版本以及不同扇区中MFO算法的应用方面。此外，提出了MFO算法的评估以评估其相对于其他算法的性能。该文献的主要重点是对MFO及其应用进行调查和分析。此外，总结的评论部分深入研究了MFO算法及其变体的潜在研究方向。关键字：飞蛾火焰优化（MFO），蛾火焰优化算法（MFOA），复杂优化，MFO分析，应用程序。1。辛格拉姆 - 弗拉姆优化算法是一种新的元启发式优化方法，该方法是由Seyedali Mirjalili在2015年提出的，基于夜间特殊导航方法的飞蛾行为的模拟。他们利用一种称为横向方向的机制进行导航。在这种方法中，飞蛾通过保持相对于月球的固定角度而飞行，这是一种非常有效的机制，可以在直路上长距离行驶，因为月球远离飞蛾。这种机制确保了夜间直线飞翔的飞蛾。但是，我们通常会观察到飞蛾在灯光周围螺旋飞行。实际上，飞蛾被人工灯所欺骗并表现出这种行为。由于这种光非常接近月球，因此，保持与光源相似的角度会导致飞蛾的螺旋蝇路径。在MFO算法中，飞蛾以对数螺旋的方式在火焰中飞来飞去，并最终汇聚到火焰。螺旋方式表示勘探区域，并确保利用最佳解决方案。优化是指为特定问题找到最佳解决方案的过程。随着问题的复杂性增加，在过去的几十年中，对新优化技术的需求比以前更为明显。数学优化技术曾经是在提出启发式优化技术提出之前优化问题的唯一工具。数学优化方法主要是遇到一个主要问题的确定性：local
对锥虫飞蛾知识的贡献（...
摘要。印度的生物多样性热点安达曼（Andaman）和尼科巴群岛（Nicobar Islands）拥有各种各样的昆虫物种，其中许多物种是该地区特有的。目前的工作着重于安达曼和尼科巴群岛的锥虫蛾的多样性，并显着扩大了对安达曼和尼科巴群岛的已知锥虫蛾动物区系的知识，报告了19种的新分布记录。这项工作提供了成人生殖器的鉴别诊断，分布数据和显微照片，包括对五种生殖器结构的首次描述，即tatobotys varanesalis（Walker，1859年）； Ravanoa Xiphialis（沃克，1859年）； Nosophora albiguttalis Swinhoe，1890年； Nosophora Conjunctalis Walker，1866年；和Macaretaera Hesperis Meyrick，1886年。此外，还记录了七个属的文档，即群岛。Macaretaera Meyrick，1886年； Ravanoa Moore，1885年； Bocchoris Moore，1885年； BotyodesGuenée，1854年； Heamopsis Kirti＆Rose，1987年； Zitha Walker，1866年和Termioptycha Meyrick，1889年，强调了这个不受欢迎的地区的生物地理意义，以及对持续的Faunistic Surveys的需求。
生态聚会小册子 - 蝴蝶和飞蛾
翼展：1 ¾ - 2 ½” 颜色：扇贝状，边缘不规则，边缘有明显的凹痕。隐蔽的颜色使冬眠的成虫能够伪装在枯叶中。前翅为橙色，带有深褐色斑点，后翅在夏天大多为黑色，但在春天和秋天为橙色，带有黄色斑点。后翅下侧有一个小的白色或银色逗号形状，两端扩大。栖息地：开阔林地和树林边缘是主要的繁殖和冬眠栖息地。范围：遍布美国东部大部分地区，从南部到佛罗里达州中北部和北部墨西哥湾沿岸各州，从西部到怀俄明州和科罗拉多州东部。生命周期：每年 2 代。
飞蛾和海蛞蝓体内的机载计算机可能……
我设想计算机芯片直接与活体动物交互——没有键盘、没有电线、没有中介。计算机芯片不仅可以记录动物自由移动时细胞内发生的事情，甚至还可以控制引导这些运动的信号和路径。对某些人来说，这可能听起来像幻想，对另一些人来说则是噩梦。但华盛顿大学的一组研究人员认为，在 Manduca sexta 和海蛞蝓 Tritonia diomedea 体内植入微型计算机芯片可能会解答有关神经细胞如何做出决定、整合信息和驱动复杂行为的问题。“如果你想了解生物系统是如何控制的，你需要知道它们正在接收的信息和它们发出的信息，”团队成员 Tom Daniel 说，他是华盛顿大学的 Komen 教授兼生物科学副主任。其中一些信息可以用现有技术收集。然而，为了记录驱动行为的神经和肌肉信号，动物必须受到身体限制，这阻碍了研究的进展。用于记录生物信号的电极几乎不允许移动，数据必须通过电线发送到附近的电子设备进行处理和存储。由于动物不能移动，它们无法接收到相同的感官刺激，也不能像在自然环境中一样自由地做出反应。新方法在很大程度上克服了这个问题。
数据注意皮肤飞蛾的基因组序列，monopis laevigella
背景皮肤飞蛾monopis laevigella（Denis＆Schiffermüller，1775年）是Tineidae家族的飞蛾。它的英语白话名称源自幼虫的喂养习惯，这些习惯以众多动物衍生的物质（例如鸟巢，腐肉，猫头鹰和鸟类）为食（Boyes，2018b； Pelham-Clinton，1985年）。因此，该物种在不列颠群岛内非常普遍，甚至在圣基尔达，奥克尼和设得兰群岛的群岛中也发现（Pelham-Clinton，1985）。在全球范围内，该物种的分布在欧洲，北美（以前在那里被确定为M. rusticella）和亚洲，在中国向东到Shaanxi省（Xiao＆Houhun，2006年）。该物种在北大西洋中广泛发现，在冰岛很丰富，并从格陵兰岛记录。在法罗群岛（Faroe Islands）中，该物种被认为是同生型的，在未加热的附属建筑中的动物物质（例如羊毛）繁殖（Kaaber，2010年）。相比之下，圣基尔达（St Kilda）的人口似乎在海悬崖上而不是（以前的）人类居住，大概是以海鸟的鸟粪为食（Pelham-Clinton，1985）。
达尔文棺材上的钉子 - 基因编辑 - biblebooKS.co
第一个例子是英国烟雾弥漫的工业化地区的飞蛾。在这种情况下，灰色飞蛾比白色飞蛾占优势，因为它们对鸟类来说较不显眼。另一个例子是修剪整齐的草坪上的短蒲公英花。高的花会被割草机剪掉，所以短的花占优势。对于创造论者来说，这些优势很容易解释，因为短茎和长茎的花是自然产生的，不同颜色的飞蛾也是如此。环境或割草机杀死了一些飞蛾和花朵，而另一些则占优势。没有证据表明不同种类的飞蛾和花朵不是正常存在，就像不同种类的人类一样。这不是自然选择，因为它不是由遗传结构的变化引起的；这也不是进化，因为它不是物种的变化。
喀拉拉邦中部的蛾生物多样性
鳞翅目的顺序涵盖了蝴蝶和飞蛾，鳞翅目中的许多物种在生态系统动力学中起关键的授粉媒介起着关键作用。飞蛾在此顺序中占绝大多数，是印度次大陆生物多样性的重要贡献者，拥有超过12,000种已知物种。尽管具有生态意义，但我们对印度蛾多样性的理解仍然不完整。本研究通过对2019年5月至2021年12月之间的喀拉拉邦的飞蛾进行重点调查来解决这一知识差距。利用一种标准化方法，涉及蛾子和汞蒸气灯泡的飞蛾捕获，我们记录并分析了483种跨越44个家庭的蛾类。值得注意的是，这项调查首次记录了喀拉拉邦的palaeosetidae家族的存在，其中包括以前仅从卡西山（Khasi Hills）报道的两种物种。此外，据报道，据报道，印度的Corgatha Semipardata和Cirrhochrista Fuscusa在印度南部的存在。飞蛾的时间活动模式揭示了有趣的变化，细致的识别过程导致各种分类学水平的分类。埃里比迪（Erebidae）成为最特殊的家族，主要是在城市地区，而crambidae，Geometridae和Noctuidae在高海拔地区繁荣发展，表明栖息地多样性。此外，这项研究阐明了识别没有试样的飞蛾的挑战，特别是对于微层翅目而言，这需要在该领域进行进一步的研究。大斑属毛虫的观察表明，迁移的可能性，为未来对飞蛾运动模式的研究开辟了途径。总而言之，我们的研究强调了喀拉拉邦中部的飞蛾多样性，并强调了保护生态系统和城市地区寄主植物的重要性。在提供有价值的见解的同时，这项研究承认其持续时间有限，并呼吁进行广泛的研究以全面评估该地区的蛾类物种丰富度，为未来的研究奠定了关键的基础，该研究集中于蛾多样性。
羽毛哥特人、托莱拉的基因组序列......
背景自 1970 年以来，每晚使用标准化的光诱捕器网络，再加上业余和专业记录员收集的数百万条单独记录，可以分析飞蛾数量的长期趋势。这些研究表明，在过去的半个世纪里，英国超过 60% 的大型飞蛾物种数量有所减少（Conrad 等人，2006 年；Fox 等人，2019 年；Randle 等人，2019 年）。英国境内的地理分布情况更加复杂，大致相同数量的物种正在扩大其范围或面临范围缩小（Randle 等人，2019 年）。羽状哥特式 Tholera decimalis 是一种在这段时期命运多舛的飞蛾，可能是一个有用的研究案例。定量数据表明，自 1970 年以来，T. decimalis 的数量大幅下降，而其地理分布范围则大幅收缩，随后在 2000 年至 2016 年间有所扩大（ Randle 等人，2019 年）。