優(yōu)化算法。例如:鴿群優(yōu)化算法(PIO)[6]、麻雀搜索算法[7]、灰狼優(yōu)化算法[8]、鯨魚優(yōu)化算法[9]等。針對該問題,使用較多的群智能優(yōu)化算法主要有粒子群優(yōu)化算法(PSO)[10]、遺傳算法[11]、模擬退火算法[12]等。本文提出了一種改進(jìn)鴿群優(yōu)化算法對陣元間距為半波長、最大陣元數(shù)目為400的矩形平面稀疏陣列陣型進(jìn)行優(yōu)化。仿真結(jié)果證明了與PSO和PIO相比,改進(jìn)鴿群優(yōu)化算法有更好的有效性。1 稀疏陣列數(shù)學(xué)模型1.1 矩形平面稀疏陣列方向圖在YOZ平面有

智能算法中，標(biāo)準(zhǔn)鴿群算法（pigeoninspired optimization，PIO）［9］具有準(zhǔn)確度較高、所需調(diào)整參數(shù)較少、收斂速度較快的特點(diǎn)，同時也有著易陷入局部最優(yōu)、前期全局尋優(yōu)和后期局部尋優(yōu)算法資源分配不合理的缺點(diǎn)。本文針對上述問題提出一種改進(jìn)鴿群算法的盲源分離方法（improved PIO，IPIO），通過不同環(huán)境下的仿真實(shí)驗(yàn)對算法性能進(jìn)行測試，并分別與傳統(tǒng)算法中比較具有代表性的 變 步 長 自 適 應(yīng) 算 法［10］（equivariant

病[1]，該病在鴿群廣泛發(fā)生，發(fā)病率和死亡率較高，且容易混感其他疾病[2-3]，給國內(nèi)養(yǎng)鴿業(yè)造成巨大損失。鴿新城疫于20世紀(jì)70年代末起源于中東地區(qū)，后傳播到世界各地，造成了新城疫第三次全球范圍大流行[4]。隨著國內(nèi)養(yǎng)鴿業(yè)的快速發(fā)展，鴿新城疫的病例報道也越來越多，在一些區(qū)域呈地方性流行，成為阻礙國內(nèi)養(yǎng)鴿業(yè)健康發(fā)展的主要疫病之一。本文總結(jié)了鴿新城疫的發(fā)病特點(diǎn)，并形成了一套高效防控方案，以期為廣大的獸醫(yī)臨床工作者和養(yǎng)殖戶提供參考。1 鴿新城疫發(fā)病特點(diǎn)1.1 一

[10,11]將鴿群優(yōu)化算法用于二維環(huán)境無人機(jī)搜索之中。這些對無人機(jī)協(xié)作搜索的研究具有重要的理論和實(shí)際價值，但是依然存在一些問題需要深入研究，如蟻群算法存在搜索效率低、收斂速度慢等缺點(diǎn)；有的研究只適合單無人機(jī)搜索問題等。針對上述問題，本文研究了在未知三維環(huán)境中的多無人機(jī)目標(biāo)搜索問題，并提出一種基于差分進(jìn)化策略改進(jìn)的鴿群優(yōu)化算法來求解多無人機(jī)協(xié)作目標(biāo)搜索任務(wù)。2 問題描述在本文的任務(wù)中，目標(biāo)位置信息未知，環(huán)境信息未知，無人機(jī)需要在避開障礙的同時搜索到目標(biāo)。本

我內(nèi)心憂喜不定。鴿群盤旋，遠(yuǎn)近高低舞動著圓之旋律，吹著哨子，鼓舞著緘默的城市。我遠(yuǎn)遠(yuǎn)地看到藍(lán)色遠(yuǎn)山，山巔有藍(lán)色的房屋，生動而美好。病中母親，不言苦痛。山巔，那突然的閃光，像一些明亮的話語，引得母親脫口而出。幸福鴿群黃昏，鴿群低于我的視線。在練習(xí)變換隊形。在高低起伏的樓群間躲閃、穿梭。有一只領(lǐng)頭的鴿子，翅膀上泛著粼粼幽蘭，攜帶著磁鐵，在流暢的滑翔中，變換方向。有一股中心力，反復(fù)摩挲薄煙籠罩的城市。清晨，鴿群高于視線，不斷滑向天空深處——那幽蘭的深處，鴿群多么

海東，鄭墨泓基于鴿群的魯棒強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法張明英1，華冰2，張宇光1，李海東1，鄭墨泓3（1. 中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院，北京 100007；2. 南京航空航天大學(xué)航天學(xué)院，江蘇 南京 211106；3. 中國電子科技集團(tuán)公司第七研究所，廣東 廣州 510000）強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種人工智能算法，具有計算邏輯清晰、模型易擴(kuò)展的優(yōu)點(diǎn)，可以在較少甚至沒有先驗(yàn)信息的前提下，通過和環(huán)境交互并最大化值函數(shù)，調(diào)優(yōu)策略性能，有效地降低物理模型引起的復(fù)雜性。基于策略梯度的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算

參數(shù)和柯西擾動對鴿群算法進(jìn)行改進(jìn)，利用改進(jìn)的鴿群算法求解負(fù)荷換相方案。1 相序調(diào)整策略和優(yōu)化換相數(shù)學(xué)模型換相后配電臺區(qū)三相不平衡程度能否降低，是判斷負(fù)荷相序調(diào)整策略有效性的重要標(biāo)準(zhǔn)。設(shè)IA、IB、IC分別為A、B、C三相電流，本文根據(jù)配電網(wǎng)運(yùn)維規(guī)程[21]計算三相電流不平衡度 ΔIABC為式中：Imax為三相中最大的電流值；Imin為三相中最小的電流值。本文運(yùn)用換相開關(guān)型負(fù)荷自動調(diào)節(jié)裝置對不平衡負(fù)荷組實(shí)行在線實(shí)時調(diào)整，負(fù)荷調(diào)控方法參見文獻(xiàn)[19]。從臺區(qū)主

研究針對當(dāng)前我國鴿群主要疫病的流行現(xiàn)狀及防控要點(diǎn)進(jìn)行綜述, 以期為我國鴿業(yè)健康養(yǎng)殖和綠色發(fā)展提供理論依據(jù)。1 鴿新城疫鴿新城疫也稱為鴿瘟, 病原是禽I型副黏病毒, 或者是一種抗原變異的雞新城疫病毒。鴿新城疫是一種高度接觸性傳染病, 流行廣泛, 不同品種和日齡的鴿都易感, 主要引起腸炎、下痢和典型的神經(jīng)癥狀, 其中幼鴿和青年鴿最為嚴(yán)重。該病死亡率和發(fā)病率都非常高, 給養(yǎng)殖戶造成重大的經(jīng)濟(jì)損失。目前, 鴿新城疫病毒只有一個血清型, 基因型以VI型為主, 分為V

中編隊是利用改進(jìn)鴿群算法與領(lǐng)航跟隨法融合實(shí)現(xiàn)的。對鴿群算法進(jìn)行改進(jìn)，在鴿群算法的前期設(shè)置初始解使其初始化，能夠提升算法的效率。另外，在算法的地磁算子中加入相應(yīng)的權(quán)重指標(biāo)，提升算法在整體路徑中的規(guī)劃效率。通過MATLAB進(jìn)行仿真，結(jié)果表明：與PSO算法、量子粒子群優(yōu)化(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)算法相比，改進(jìn)的鴿群算法規(guī)劃的路徑及算法運(yùn)行時間比其他算法更短，驗(yàn)證了改進(jìn)鴿群算法的優(yōu)越性。路徑規(guī)劃完成后，通

子歸巢行為啟發(fā)的鴿群優(yōu)化算法（pigeon-inspired optimization,PIO）在控制參數(shù)優(yōu)化方面具有較高收斂速度[13]。自Duan 等[14]提出以來，鴿群優(yōu)化算法及其改進(jìn)模型已廣泛應(yīng)用于眾多領(lǐng)域[15-17]。文獻(xiàn)[15]提出了擬仿射變換鴿群優(yōu)化算法，這種改進(jìn)的鴿群機(jī)制為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)提供了一種有效的解決方案。文獻(xiàn)[16]提出了一種緊密鴿群優(yōu)化算法，并應(yīng)用于評估水電站短期發(fā)電模型的最大值。在針對狹窄區(qū)域內(nèi)多無人機(jī)路徑規(guī)劃性能的研究方面

，提出了一種改進(jìn)鴿群算法PIO（pigeon-inspired optimization），對指南針因子和地標(biāo)算子進(jìn)行改進(jìn)，并結(jié)合模擬退火SA（simulated annealing）算法防止陷入局部最優(yōu)。通過仿真分析進(jìn)行算法性能驗(yàn)證。1 配電網(wǎng)故障區(qū)段定位模型1.1 故障電流的編碼在對傳統(tǒng)的單電源輻射狀網(wǎng)絡(luò)配電網(wǎng)進(jìn)行故障定位時，以系統(tǒng)電源指向用戶為饋線的正方向，根據(jù)FTU 檢測的電流確定開關(guān)處故障狀態(tài)編碼，單電源輻射網(wǎng)絡(luò)的開關(guān)j 的狀態(tài)編碼為分布式電源引

局部最優(yōu)等問題。鴿群算法是一種受鴿子歸巢行為啟發(fā)而產(chǎn)生優(yōu)化算法（pigeon-inspired optimization, PIO），最早由段海濱教授提出，近年來在群體智能優(yōu)化領(lǐng)域受到廣泛應(yīng)用。林娜等提出了自適應(yīng)權(quán)重的鴿群算法，一定程度上改善了收斂速度慢的缺陷。近年來，分?jǐn)?shù)階微積分作為一種數(shù)學(xué)工具，被廣泛應(yīng)用于圖像處理。2010 年，Pires等最早將分?jǐn)?shù)階算法引入PSO 算法中，驗(yàn)證了算法的收斂速度與分?jǐn)?shù)階階次密切相關(guān)。魏晶茹等提出了一種自適應(yīng)的分?jǐn)?shù)階粒

向西飛，直至整個鴿群飛遠(yuǎn)，每只鴿子的身影在逐漸變小?？蛇€沒等我反應(yīng)過來，鴿群再次全速朝著東邊飛行，一下子又變得清晰可見了。伴著鴿群的來回飛行，天空中響起陣陣鴿哨聲，那聲音忽遠(yuǎn)忽近，悠揚(yáng)悅耳。正當(dāng)我感嘆鴿群飛行速度之快時，我又發(fā)現(xiàn)了一個奇特的現(xiàn)象：飛離時它們還是一群身披黑灰色“戰(zhàn)袍”的勇士，但飛回來時，“戰(zhàn)袍”卻變成了灰白色。原來，這群鴿子的背部是黑色的，腹部是白色的。飛離時它們是背部朝向我，飛回時變?yōu)楦共砍蛭?。這時的鴿群好像白色火箭般全速朝樓后“射”出。

引 言近年來，鴿群優(yōu)化(pigeon-inspired optimization，PIO)算法因其結(jié)構(gòu)簡單、易于理解以及較強(qiáng)的全局搜索能力而受到諸多學(xué)者的廣泛關(guān)注[1,2]。但其易陷入局部最優(yōu)，且收斂速度較慢。文獻(xiàn)[3]將鴿群優(yōu)化思想引入粒子濾波算法，通過在鴿群優(yōu)化過程中加入自適應(yīng)交叉操作來增加粒子多樣性，提高了粒子濾波算法的求解精度。郭瑞[4]通過引入收斂因子、位置因子以及速度因子來增強(qiáng)鴿群活力、提高種群多樣性，擴(kuò)大了潛在解的搜索空間。文獻(xiàn)[5]提出了

054)0 引言鴿群優(yōu)化算法(pigeon-inspired optimization, PIO)是文獻(xiàn)[1]在2014年提出的一種模擬鴿子歸巢行為的新型群體智能優(yōu)化算法。當(dāng)前鴿群優(yōu)化算法研究主要集中在優(yōu)化算法改進(jìn)、理論研究和工程應(yīng)用3個方面。優(yōu)化算法改進(jìn)即通過對算法中2個相互獨(dú)立的迭代部分進(jìn)行研究進(jìn)而實(shí)現(xiàn)算法改進(jìn)[2-4]； 理論研究即進(jìn)一步完善算法的理論基礎(chǔ)[5-7]； 而工程應(yīng)用即將算法應(yīng)用于解決工程實(shí)際問題中[8-11]，目前主要用于解決機(jī)器人、無

的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。鴿群優(yōu)化(pigeon inspired optimization, PIO)算法是一種新型的模擬鴿群歸巢時不同階段下不同導(dǎo)航機(jī)制的群體智能算法[10]。鴿群優(yōu)化算法由于具有收斂速度快，搜索效率高的特點(diǎn)，在不同領(lǐng)域中都得到了廣泛應(yīng)用[11-14]。Qiu等[15]通過引入鴿群的層次網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)改進(jìn)鴿群優(yōu)化，解決了無人機(jī)分布式集群控制問題。霍夢真等[16]利用鴿群優(yōu)化算法提高了無人機(jī)目標(biāo)搜索效率。為進(jìn)一步提高基本鴿群優(yōu)化算法的搜索能力和收斂速度，

行為的優(yōu)化算法—鴿群優(yōu)化PIO（pigeon-inspired optimization）算法，該算法在圖像處理、無人機(jī)導(dǎo)航等領(lǐng)域研究成果較多，具有明確的搜索方向和快速的收斂速度，計算精度高，可解決線性、非線性函數(shù)的求解尋優(yōu)問題[18]。本文基于鴿群算法提出一種改進(jìn)鴿群算法，并應(yīng)用于光伏MPPT控制。在鴿群算法中引入學(xué)習(xí)因子，對地圖羅盤因子和地標(biāo)算子進(jìn)行改進(jìn)。改進(jìn)后的搜索算子對鴿子的位置和速度進(jìn)行迭代更新，以此確保在多峰效應(yīng)下不陷入局部最優(yōu)解，從而實(shí)現(xiàn)快速

優(yōu)化算法的興起，鴿群優(yōu)化(PIO)算法、遺傳算法和蟻群算法等也被應(yīng)用到飛行器的路徑規(guī)劃中[11-12]。但是由于智能優(yōu)化算法也存在易陷入局部最優(yōu)的問題，規(guī)劃出的路徑通常為次優(yōu)而非最優(yōu)[13]，所以若想將智能優(yōu)化算法更好地應(yīng)用于路徑規(guī)劃中，還需要將智能優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn)[11]。文獻(xiàn)[14]在Voronoi圖上使用A*算法實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈的路徑規(guī)劃，但得到的路徑代價和轉(zhuǎn)向角較大；文獻(xiàn)[15]使用改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)飛行器路徑規(guī)劃，但是當(dāng)問題維度升高時規(guī)劃可能失敗

生在信鴿、肉鴿的鴿群當(dāng)中，病源由毛滴蟲、念珠菌、維生素A缺乏混合而成，具有反復(fù)性、傳染性、頑固性等特點(diǎn)。鴿舍一旦有病源存在，鴿群會交叉?zhèn)魅?、頻繁反復(fù)發(fā)作。1 臨床癥狀2020年7月下旬，吉林省遼源市龍山區(qū)福鎮(zhèn)街張某家飼養(yǎng)的300余只信鴿發(fā)病。棚主敘述，鴿群全群采食量下降，不喜飲水，羞明流淚，機(jī)體消瘦，懼冷扎堆，排淡綠色稀便，鴿嘴時有淡黃色黏液甩出。取病鴿觀察，發(fā)現(xiàn)鴿體重減輕，閉目似困倦樣，眼結(jié)膜潮紅，眼內(nèi)有少量透明泡沫樣物質(zhì)。打開信鴿口腔即可見病變，口腔黏

，PSO）算法和鴿群（Pigeon-Inspired Optimization，PIO）算法等［3］，具有模型參數(shù)少、求解速度快和收斂性好等優(yōu)點(diǎn)。鴿群算法是2014年Duan和Qiao［4］受到鴿群自主歸巢行為啟發(fā)提出的仿生智能優(yōu)化算法。自提出后，鴿群算法在編隊路徑規(guī)劃方面取得了許多成果。林娜、黃思銘、拱長青［5］利用鴿群算法解決無人機(jī)航跡規(guī)劃問題，引入自適應(yīng)權(quán)重系數(shù)，解決了局部最優(yōu)和收斂速度慢的問題，但是航跡質(zhì)量和效率有待提高，另外需要經(jīng)過樣條平滑算法改

分配問題，本文將鴿群算法進(jìn)行改進(jìn)，并將其離散化，應(yīng)用改進(jìn)后的算法對多無人機(jī)的協(xié)同任務(wù)分配問題進(jìn)行了求解。鴿群算法[12]具有全局優(yōu)化的特點(diǎn)，對于多約束多目標(biāo)問題具有較大的求解優(yōu)勢。1 任務(wù)分配模型1.1 問題描述假定多無人機(jī)在執(zhí)行廣域搜索攻擊任務(wù)中，任務(wù)區(qū)域已被其他無人機(jī)或者偵察平臺搜索到Nt個疑似目標(biāo)，需要任務(wù)區(qū)域內(nèi)的多無人機(jī)對疑似目標(biāo)依次進(jìn)行偵察、攻擊。令發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)集合為T={T1,T2,…,TNt}，任務(wù)區(qū)域的無人機(jī)有Nv個，其集合為V={V1,V2

陷，提出一種改進(jìn)鴿群算法，將鴿群算法與Powell優(yōu)化算法相結(jié)合，采用改進(jìn)鴿群算法對永磁同步電機(jī)的PID參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。試驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出的優(yōu)化控制算法能夠快速、精準(zhǔn)的跟蹤電機(jī)轉(zhuǎn)子的速度、響應(yīng)速度快，魯棒性強(qiáng)。1 永磁同步電機(jī)數(shù)學(xué)模型在dq坐標(biāo)系中的PMSM的電壓方程為：其中，ud和uq表示在dq坐標(biāo)系中的電壓；id和iq表示在dq坐標(biāo)系中的電流；ψd和ψq表示在dq坐標(biāo)系下的磁鏈，并且ψd和ψq可以用下式表示：其中，Ld和Lq分別表示在dq坐標(biāo)軸中的

iao［1］根據(jù)鴿群歸巢這一過程中鴿群所表現(xiàn)出的特殊的導(dǎo)航行為提出了鴿群優(yōu)化（Pigeon-Inspired Optimization，PIO）算法，該算法在無人機(jī)編隊和控制參數(shù)優(yōu)化等領(lǐng)域已有很好表現(xiàn)［2-6］，但是仍然存在一些諸如過早收斂、容易陷入局部最優(yōu)等不足之處［7］。針對這些不足，許多學(xué)者提出了一些改進(jìn)方案，從不同角度對標(biāo)準(zhǔn)PIO算法進(jìn)行了改進(jìn)。Duan等［8］通過使用導(dǎo)航過渡因子見表2因子tr將標(biāo)準(zhǔn)PIO兩個算子合并在一個迭代循環(huán)中，并將鴿群的捕

體智能優(yōu)化方法：鴿群算法。文獻(xiàn)[16]利用所提出的鴿群算法給出了空間機(jī)器人路徑規(guī)劃的優(yōu)化方法。文獻(xiàn)[17]引入捕食逃逸機(jī)制對鴿群算法進(jìn)行改進(jìn)，并將其用于無人機(jī)緊密編隊協(xié)同控制的內(nèi)環(huán)控制器的優(yōu)化設(shè)計。文獻(xiàn)[18]提出了基于自適應(yīng)種群變異的鴿群算法，并將其應(yīng)用于航天器集群的軌道優(yōu)化，提高了種群演化深度和收斂速度。文獻(xiàn)[19]則將鴿群算法與正交配點(diǎn)法相結(jié)合，用于再入航天器的軌道設(shè)計。文獻(xiàn)[20] 針對基本鴿群算法的尋優(yōu)缺陷利用量子行為規(guī)則對其進(jìn)行了改進(jìn)，并利用改

獻(xiàn)［13］提出對鴿群算法的地圖算子部分引入自適應(yīng)權(quán)重系數(shù)，提高鴿群算法的搜索效率；文獻(xiàn)［14］提出通過約束函數(shù)來縮小A*算法的搜索范圍，提高算法的效率；文獻(xiàn)［15］提出采用概率選擇的機(jī)制區(qū)分地圖算子和地標(biāo)算子，提高了算法的全局搜索能力。雖然上述算法在一定程度上解決了收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)解等問題，但仍存在路徑不平滑以及未考慮突發(fā)障礙物等問題。蟻群算法的正反饋、并行性等優(yōu)點(diǎn)，使得其更適用于機(jī)器人路徑規(guī)劃等問題。鴿群算法因其在無人機(jī)航路規(guī)劃等問題中表現(xiàn)出優(yōu)

血性傳染病。感染鴿群表現(xiàn)為死淘異常增大、頭頸扭曲、口腔中有大量粘液流出，并伴有黃綠色水便，由于疾病發(fā)生后病毒可在鴿群中長期存在，會持續(xù)影響鴿群健康，因此可對養(yǎng)鴿經(jīng)濟(jì)效益造成較大影響，現(xiàn)場防控壓力不容小覷。2020年5月廣東清遠(yuǎn)市某種鴿飼養(yǎng)戶的多群后備鴿出現(xiàn)日死淘急劇上升情況，發(fā)病鴿表現(xiàn)精神沉郁、扭頭等神經(jīng)癥狀并伴有排黃綠色糞便。經(jīng)現(xiàn)場診斷、抗體跟蹤分析，確定為鴿新城疫野毒感染?，F(xiàn)就鴿群發(fā)病情況、原因分析和防治措施報道如下。1? 發(fā)病情況2020年5月13日

霍夢真段海濱(1.北京航空航天大學(xué)自動化科學(xué)與電氣工程學(xué)院仿生自主飛行系統(tǒng)研究組,北京 100083;2.鵬城實(shí)驗(yàn)室,廣東深圳 518000)1 IntroductionThe modern search theory was initially proposed to develop efficient search methods to find enemy marine vessels by Koopman[1],Stone[2]and others

制效果[11]。鴿群優(yōu)化(Pigeon Inspired Optimization, PIO)是在2014年提出的一種啟發(fā)式優(yōu)化仿生算法[12]，該算法基于鴿群在飛行中尋找目標(biāo)的行為機(jī)制。鴿群優(yōu)化算法由于具有收斂速度快、搜索效率高的優(yōu)勢，已得到廣泛應(yīng)用[13]。文獻(xiàn)[14]在2014年將鴿群優(yōu)化算法引入模擬退火算法思想，用于解決低空無人機(jī)目標(biāo)檢測問題。文獻(xiàn)[15]在2015年將其運(yùn)用在航天器的最優(yōu)編隊重構(gòu)問題。文獻(xiàn)[16]在2018年在線滾動時域控制中應(yīng)用

我做鴿舍，最多時鴿群發(fā)展到三十多只。記得在剛養(yǎng)不到一個月的時候，新買的鴿子還不能放飛，只能捆好翅膀每天蹲房兒。蹲房兒就是讓鴿子在房上察看地形、熟悉環(huán)境、認(rèn)家的過程。這捆膀兒也是個技術(shù)活兒，要讓鴿子不能遠(yuǎn)走高飛，只能夠勉強(qiáng)飛上房頂，尺度要拿捏得恰到好處。一天下午四點(diǎn)左右，我正坐在院兒中欣賞我的鴿群，盤算著過不了多長時間就可以開膀放飛了，突然之間，院子上空一只白鴿從南向北橫穿而過，途中看到房上一群同伴在悠閑地曬太陽，親群之心頓生，一個盤旋靈巧地落在房檐最高處。

W·h。2 改進(jìn)鴿群優(yōu)化算法2.1 鴿群算法簡介隨著演化技術(shù)的不斷發(fā)展，仿生智能優(yōu)化成為解決諸多工程問題的新興技術(shù)。進(jìn)入新世紀(jì)以來，國內(nèi)外學(xué)者通過對自然界中廣泛存在的自適應(yīng)現(xiàn)象的深入研究，基于對上述功能機(jī)制的模擬，設(shè)計出蟻群優(yōu)化算法、微粒群優(yōu)化、鴿群算法等諸多優(yōu)化算法。其中，鴿群算法由Duan等學(xué)者于2014年提出，是一種基于鴿群歸巢行為而設(shè)計的新型智能優(yōu)化算法，由于該算法適應(yīng)性好，計算精度高，在提出的短短幾年內(nèi)就在工程領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用。2.2 鴿群優(yōu)化算

我做鴿舍，最多時鴿群發(fā)展到三十多只。記得在剛養(yǎng)不到一個月的時候，新買的鴿子還不能放飛，只能捆好翅膀每天蹲房兒。蹲房兒就是讓鴿子在房上察看地形、熟悉環(huán)境、認(rèn)家的過程。這捆膀兒也是個技術(shù)活兒，得讓鴿子不能遠(yuǎn)走高飛，只能夠勉強(qiáng)飛上房頂，尺度要拿捏得恰到好處。一天下午四點(diǎn)左右，我正坐在院中欣賞我的鴿群，盤算著過不了多長時間就可以開膀放飛了，突然之間，院子上空一只白鴿從南向北橫穿而過，途中看到房上一群同伴在悠閑地曬太陽，親群之心頓生，一個盤旋靈巧地落在房檐最高處。它

理變化，最終確診鴿群發(fā)病原因?yàn)轼澬鲁且吒腥尽? 處置措施（1）立即將發(fā)病鴿與健康鴿隔離，同時對全棚進(jìn)行徹底清掃，徹底清除病死鴿糞便等排泄物以及污染的飼料、墊料等，并進(jìn)行無害化處理，對污染的器具、鴿舍、地面、環(huán)境等連續(xù)消毒一周。（2）全場健康鴿群用新城疫弱毒苗5倍量飲水緊急免疫接種，黃芪多糖和多維飲水，連用7D。以提高機(jī)體免疫力，減少應(yīng)激反應(yīng)，加快恢復(fù)。（3）待鴿群穩(wěn)定后及時用新城疫滅活苗加強(qiáng)免疫，并且補(bǔ)防重組禽流感病毒（H5+H7）三價滅活疫苗。5d后鴿群

了。他見了人家的鴿群，總要數(shù)一數(shù)。若發(fā)現(xiàn)人家的鴿群大于他的鴿群，他就有些小小的嫉妒，若發(fā)現(xiàn)人家的鴿群小于他的鴿群，他就有些小小的得意?，F(xiàn)在，頭上的這個鴿群是小于他的鴿群的，他就笑了，并且蹦起來，去夠頭上的樹枝，結(jié)果把紙月的作業(yè)本震落了一地。他只好蹲下來收拾作業(yè)本，并把作業(yè)本上的灰擦在褲子上。鴿群還在他頭上飛，他沉浸在得意感里，早把紙月忘了。離板倉大約一里地，有條大河。大河邊上有一大片樹林，在林子深處，有一座古寺，叫浸月寺。鴿群早已消失了，桑桑一邊走，一邊想

幾個怎么從眾多的鴿群里挑到好鴿子的竅門，父親非常驕傲地給我講了幾個挑鴿子的竅門：他說：1.看頭：頭要發(fā)達(dá)前額要飽滿、2看眼：眼要神，瞳孔要靈活，在陽光下收縮的像針眼大小的最好、3看鼻：鼻瘤要干燥，4看骨：骨格骨架要強(qiáng)壯，對于“手”的感覺要有彈性，5看羽毛：羽毛要豐滿，特別是脖子上的毛要發(fā)光。6看翅膀：翅膀要長而厚，張開后稍向后彎曲，7看尾巴：尾巴長短要適中，回收自如，向上翹者為最好。中午我們回到家，父親用小線把每只鴿子的翅膀都拴好了，一對一對地分別放在事先

未免疫和免疫失敗鴿群造成較高的發(fā)病率和病死率，速發(fā)性嗜內(nèi)臟型新城疫可造成鴿子超過70%的病死率，一旦這些鴿群感染新城疫，直接造成的鴿子大量死亡將導(dǎo)致養(yǎng)鴿場戶損失慘重。1.2 影響生產(chǎn)性能和運(yùn)動能力鴿感染新城疫后，除死亡外，還可導(dǎo)致鴿生產(chǎn)性能大幅度降低，影響鴿的產(chǎn)蛋量，導(dǎo)致鴿的生產(chǎn)受阻，降低飼料轉(zhuǎn)化率，提高飼養(yǎng)成本，影響?zhàn)B鴿的生產(chǎn)效益。嗜神經(jīng)型鴿新城疫主要侵害神經(jīng)系統(tǒng)，感染后死亡率不高，但是能引發(fā)鴿子出現(xiàn)神經(jīng)癥狀，部分鴿子耐過發(fā)病期后能夠逐漸康復(fù)，但是出現(xiàn)頭

還有藍(lán)天上飛翔的鴿群在油麻地小學(xué)一縷縷炊煙裊裊飄起我知道那是溫文爾雅的溫老師在房間里熬藥在一片片蘆葦蕩里一只只悠閑自在的鴨子遍身松花黃若隱若現(xiàn)我知道那是杜小康為了還債在做最后的努力在小鎮(zhèn)的碼頭一位小男孩坐在石頭上埋頭啜泣我知道那是陸鶴用他的付出贏得尊重后的喜極而泣在一條大河邊一陣清脆的笛音揚(yáng)起悠游柔軟 悅耳動聽我知道那是蔣一輪和白雀在一起排練《紅菱船》的小戲在一棟房子的房頂上一個男孩 望著油麻地小學(xué)望著夕陽 望著鴿群我知道那是桑桑 而明天他即將離開故土 去

母母人工配對產(chǎn)蛋鴿群”的規(guī)模養(yǎng)殖蛋鴿新模式的必要性。進(jìn)而從構(gòu)建新模式的技術(shù)要點(diǎn)、產(chǎn)蛋成績與效益、注意事項(xiàng)等方面作了深入分析與提示，對提高蛋鴿現(xiàn)代規(guī)模養(yǎng)殖產(chǎn)蛋效益將起到積極的促進(jìn)和借鑒作用。母母鴿人工配對 蛋鴿籠養(yǎng) 新模式1 構(gòu)建新模式的必要性由于受“公母鴿配對、從一而終”觀念的影響，公母鴿混合群養(yǎng)和公母鴿人工配對籠養(yǎng)的傳統(tǒng)養(yǎng)殖模式從古代一直沿用至今，沒有大的變化和改革。傳統(tǒng)模式對于不繁殖、只產(chǎn)蛋的生產(chǎn)需求，其中公鴿是多余的，浪費(fèi)了飼糧，增大了成本。由于鴿子

邊4個鴿場16個鴿群血清中的ND抗體進(jìn)行了監(jiān)測，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：規(guī)?；潏鯪D防治效果好，免疫合格率高，但小型鴿場中鴿ND抗體水平偏低，疫病發(fā)生的風(fēng)險比較大。新城疫 基因序列 抗原性鴿新城疫是一種由鴿Ⅰ型副粘病毒（Pigeon Par amyx ovirus 1，PPMV-1）引起的、流行于鴿群的高度接觸性急性傳染病。鴿新城疫與雞新城疫的癥狀相似，主要以呼吸系統(tǒng)、消化系統(tǒng)和神經(jīng)系統(tǒng)的病變?yōu)樘卣鳎摬鞑パ杆?，發(fā)病率與死亡率高，發(fā)病率可達(dá)100%，死亡率可達(dá)80%

片森林我是自己的鴿群盤旋于故鄉(xiāng)消瘦的河以及純正的哨音從太陽的血管里取暖或者在月亮的唇邊啄一個米粒狀的吻痕我是自己的鴿群啊你揮揮手我就在這個城市扎了根朗讀一場雪夜，晚了我用略帶月光的嗓音給你朗讀一場雪從窗前第一行開始平靜得像，瞳里面的世界路燈這個魔術(shù)師他在不斷地拋撒碎紙街角，段落緊湊幾枚腳印充滿內(nèi)涵朗讀一場雪思索的紙蒙到跌進(jìn)深白里的樹枝上捶打著我在想結(jié)尾也許是另一個開頭拓片之中撲楞楞，飛出你的歡躍endprint

到晚上就把它放到鴿群中，白天再逮起來，并起名“夜游”。“夜游”解決了張公子的大問題，由于它不時地來回走動，使鴿群不斷受到驚動，因而那些各地的名鴿不再會因?yàn)樗眠^久麻痹而死了。這只“夜游”看起來極不守紀(jì)律、極不安分，攪亂了鴿群的安寧，但卻讓鴿群得以保全。由此我想到了我們班上的那些“夜游”們。換一種眼光去看待他們，他們對班集體也是有作用的，我們不妨多注視一下他們的那些閃光點(diǎn)：不正是因?yàn)樗麄兒脛?，運(yùn)動會上的那些“淘小子”才給班級爭了光嗎？他們不正是體育課上的“優(yōu)