影响生物进化的主要因素及其熵变规律

熵理论与生物进化
本文探讨熵的概念,从克劳斯的热力学熵到玻尔兹曼的分子运动熵,再到香农的信息熵。熵被解释为描述物质、信息状态分布均匀程度和无序性的量。在生物进化中,熵的增大数据表明遗传多样性的增加,揭示了生物适应环境变化的内在动力。群体遗传学研究了这种熵变在生物群体中的动态,包括交配制度和群体大小等因素对遗传结构的影响。

  • 熵理论,对于整个科学来说是第一法则。 ——爱因斯坦
  • 生物为了生存而作的一般斗争,既不是为了物质,也不是为了能量,而是为了熵而斗争。 ——玻尔兹曼
  • 新陈代谢中本质的东西,乃是使有机体成功地消除了当它自身活着的时候不得不产生的熵。 ——薛定谔

1 熵的概念及发展

1.1 克劳斯的热力学熵

法国物理学家克劳斯于1865年首次提出熵的定义:

物质系统吸取的热量变化与绝对温度之比,用S表示。

热力学第二定律:

前提:一种热量绝不会自发的从一个冷的物体流向一个热的物体
又称孤立系统的熵增定律
表示:dS>=0
含义:当物质系统为孤立系统时,不可逆过程使熵增加dS>0,可逆过程使熵不变dS=0

关于熵增:

当孤立系统中物质热力状态分布变为均匀分布的过程中,熵在增加
–> 熵是描述物质热力状态分布均匀程度的量
开尔文:熵增加意味着热能量虽然在数量上守恒,但是转变为功的可能性越来越小,即热能的不可用程度越来越大,就是说能量耗散了
–> 熵是描述热能量不可用程度或耗散程度的量

1.2 玻尔兹曼的分子运动熵

建立了熵与微观粒子状态数目W之间的关系:

S=KlnW
K是玻尔兹曼常数,与熵的单位有关
W是微观粒子数目,又叫热力学概率

关于熵增本质:

熵是系统状态混乱性或无序程度的度量
热力

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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