蜉蝣演算法交通流

1. 蜉蝣是什麼

蜉蝣是一種十分古老的有翅昆蟲，雖然說有翅膀，但是蜉蝣的翅不能折疊，蜉蝣的幼蟲都是生活在水中，成蟲則是不能吃任何食物的，因此蜉蝣成蟲的壽命十分短暫，最短的僅僅只能活幾個小時，可以說這樣的壽命是很多動物生物都甘拜下風的。基本上就是剛出生就要離去了。

雖然蜉蝣的壽命十分短暫，但是蜉蝣的發展歷史卻十分悠久，根據科學家研究，蜉蝣大概在2億年前就已經出現了，甚至出現的時間比這還要早。可以說蜉蝣算是活化石了，同時也很難想像壽命這么短暫的蜉蝣卻是2億年前的生物。

蜉蝣的作用比較明顯的就是一個，那就是衡量一個地區環境污染程度，曾經有人發現，蜉蝣對缺氧和酸性環境非常敏感，因此一個地區的蜉蝣數量可以作為衡量這個地區環境污染的標尺。

當然了蜉蝣也是有危害的，早在2014年的時候因為大量的蜉蝣入侵美國，直接導致當地的一些交通受到了影響，大量的蜉蝣密密麻麻，讓道路的能見度降低，導致美國當時發生了幾起比較嚴重的交通事故。但是總的來說蜉蝣危害不是太大，主要是前面提到的蜉蝣壽命很短。

2. 湖南一地出現大量蜉蝣汽車行駛在橋上都打滑，屬於正常現象嗎

這個是正常現象，因為往年也有這種景象出現，這些蟲子叫蜉蝣，只有一天的壽命。

3. 蜉蝣盛世 | 這個演算法時代的哀愁與覺知

我們還能從那些化身景區的斷壁殘垣里推演出 歷史 變遷，從遺編野史里讀出些無法被認定被史實的舊事，然而過去的終究是過去了。

時代的殘忍並不在於它遺落了那些無法緊追其後的人；而是它以一種迅雷不及之勢，將那些尚未清醒的人在無知無覺時就裹挾而去。

是的， 人類天生就具有適應力，卻並不常擁有質疑力。 我們習慣順應改變而做出調整，至於為什麼改變? 如何實現的改變? 那些背後制定和把控規則的手，我們一概不知。

盡管往後總會出現三兩一群後知後覺者（他們或許還會自稱「先行者」）高呼復古、復興運動；盡管還會有回潮， 會有小部分聰明人能以「順風而呼」的方式，讓我們重新審視、重視那些我們遺落在飛行途中的美麗。

但，新事物終究會取代舊事物，歲月的大刀闊斧，掩蓋了所有夙夜興嘆的聲音。而改變，又從來都是雙刃劍。 演算法在內容推薦領域的廣泛運用，亦曾帶給微弱塵埃的我，驚喜、哀愁與鼓舞。未來我們要做的，還有很多。

當一切內容幻化為一道道餐品，在精心挑選後，不停地端到最喜歡它的人面前，每個個體的甜區，都在被嘗試著被完美擊中。 而當它對你了解越深，擊中你的甜區就變得越來越容易，你會發現，沒有人比它更了解你，它簡直貼心至極。

然而潛移默化間， 它對你的掌握愈加精準，將你固化進你的舒適圈裡就愈深。 設想一下，如果作為人類的你，不幸變成了那隻知道如何獲取多巴胺的老鼠，以人類的智慧和毅力， 真的能控制自己不去頻繁按下按鈕么？被完美命中軟肋，就很難不被捕獲其中 ；當一個人的心理動向在無數數據分析下被完全掌控，如同你熟知一個人的肌肉記憶，你知道他有百分之80的概率就是會出右拳，如何回擊，就太容易。

於是人類的渴望、貪婪、憂慮、仇恨……也通通在演算法面前一覽無余， 最潛隱的心理，在你所關注的、追逐的內容里顯化並被掌握 。在億萬數據里，作為個體的你僅僅由一堆標簽組成，about what you are and what do you want。 它是一面鏡子，你有嘗試過去看它么 ？很少有人通過它看清自己。

人生，終究是苦多；糖，也不能當飯吃。被喜歡的東西包裹是幸福的， 但幸福亦是最容易使人下陷的棉花糖 ，當你越來越只被令自己喜悅和舒適的事物包裹，你的世界，就會越來越狹隘，你越來越不願意直面人生真實的課題—— 因為那些曾經要拚命才能獲取到的成就感與滿足感，它等量的快樂可以來得那麼輕易。

如此下去，人類如何愈來愈廣博呢？如果星辰依舊愈加明亮（雖然被漫天沙塵掩蓋）， 蜉 蝣之輩的我們在這場群體愉悅之中，只是愈加平庸至化為塵土 ；對於人類整體來說，這個過程是下墜的。本質上寫到這里，我也非常迷茫：一方面我很難去評判那些沉浸在自己喜歡的、即便是沒營養的內容里的人，因為那是他們的自由；另一方面我覺得這對於個體、集體的發展都是無益的，因為如果人不能突破自己邊界，去認識到更多更遠，人類也只會越來越無法走向廣博。

不過也許我沒有擔心的必要，真正睡著的人很難叫醒他； 何況他們也很難能讀到我所寫，如此令人不舒適的誠懇建議，不會是他們的甜區范圍。

這個時代除了爆款套路，機器都可以寫詩了，它縱可將千百年的佳作名篇納入腦中，橫可啃下世界各國的優秀文學理論，再加上熟讀人的心理；最終那個冰冷的沒有心臟的機器，一定也會寫出感動世界的文字。 因為它，能比任何一個優秀頭腦，都更懂得討好閱讀者；踩中的每一個點，都能擊穿你的心臟。

演算法在各個領域的普及化，彷彿迎合，才正確的趨勢。文學也要成為一種迎合么? 這是一個人人可以寫作的年代， 蜉 蝣群起的年代。 用蜉蝣作喻，因其小而微弱，曾經不被看到、如今卻被看到。只是盡管這一天到來， 它們也不過是繼續朝生暮死、生生滅滅 ，因為永遠有不停製造的熱點，有更新鮮刺激的話題趕著我們去追逐。

在這樣的時代，卻越來越嚮往裡爾克筆下寂靜的生活——可以誠實地面對苦難、困境，以哲學式的耐心去應對一切，從不將疑難埋藏進心底遺忘、亦不將其投入熱鬧中逃離。難怪他說：「誰此刻孤獨，就永遠孤獨。」 選擇不被芸芸眾生同化，真正沉心篤行、時刻保有獨立的思想認知的，終究是少數派。

往好處想，這樣一個時代，對於創作者來說，也是有利的。因為有更多有才華之人可以被挖掘被展示，只要你的內容足夠好；至於這個好，它的標准又是什麼?

在那個人人詩情畫意的年代，沈三白普通得不能再普通，但他一部《浮生六記》卻為後世帶來諸多沉醉與安心。那個諷刺小說與八股文並行的奇絕時代，他描寫著自己和芸娘最日常的生活，彷彿只為記錄而作的日記，語言平白質朴、故事清麗溫柔。

而如今我們最盛傳的內容是什麼呢? 是情愛糾葛，還是紙醉金迷? 權力、暴力、美色、金錢…… 全然關乎人類靈魂最低階的慾念。

演算法出現在這個全民自媒體時代，更是放大了那些不堪。 那些為博人眼球誇大其詞的文字、那些嘩眾取寵的文字、那些公然愚弄大眾的文字……我無法適從，只能在自己與世界間構建了一個巨大的屏障，門外巨浪滔天，我只在屋內靜心綉花就好。可是到最後，卻也是這場浪潮，鼓舞了我——它我讓同樣看到了許多勇於表達的人、用心分享的人、堅持自我的不一樣卻依舊被大眾認可的人……原來一切不夠完滿的，還可以由你我去扭轉。

我曾經說，發光吧，即便微弱；如今我想說，發光吧，盡管熱烈一點、沸騰一點。未有宏圖大志，便努力做當代其貌不揚的沈三白， 以手寫心、以文作舟，或許有一日能載著三兩者，渡向更光亮的對岸。

你看，這是最壞的時代，也是最好的時代。

寫在最後：作為蜉蝣，我無法扯住時代的車軲轆；作為文科生，我亦無法將其中的更學術性的東西呈現透徹；僅僅作為一個記錄者，我尚能談談自己微弱的所感。演算法這把雙刃劍，切勿全然任其導之、切記避其鋒利而用之；而它亦是一面鏡子，是這個時代放在我們每個人面前的鏡子， 我們一定不能放棄的，是努力跳出局限、跨越自己的甜區，走向更開闊的、不設限的人生。

4. 湖南沅江現大量蜉蝣如飛雪，這在當地屬於正常現象嗎

很多蜉蝣似白螞蟻密麻麻滿天飛舞近日在湖南益陽沅江，各地發生大量蜉蝣亂竄，密麻麻地滿天飛舞在光源地方都是被蜉蝣群佔有，比如在道路路燈，店面光源等等都是一層又一層的蜉蝣，如同白螞蟻遮天蓋地亂竄。突然之間發生這般大規模蜉蝣讓網友有一些憂慮擔心會有異常氣候，也有些網友表明：這種蜉蝣的誕生，很可能是暴雨即將來臨，要提前准備防範措施。

蟲類被稱之為陸地總數最多的動物，多到什麼地步湖南沅江近日發生的一種蟲子的總數就十人詫異。益陽市黃茅洲大橋9月4日夜間發生了很多的黃白色飛蟲，這種蟲子在半空中飛舞，總數聚集到宛如在下雪一般，並且很喜歡聚在路燈下，一團一團地基本上將道路路燈包囊嚴密，人如果人走到路燈下，蟲子會氣勢洶洶打進臉部。益陽市黃茅洲大橋夜間發生了很多的黃白色飛蟲這種蟲子在半空中飛舞，總數聚集到宛如在下雪一般，並且很喜歡聚在路燈下，一團一團地基本上將道路路燈包囊嚴密，人如果人走到路燈下蟲子會氣勢洶洶打進臉部。

5. 湖南一地出現大量蜉蝣，這種生物是如何影響交通的

湖南沅江的一場壯觀景象沖上了熱搜，原來這里出現了大量白色的飛蟲，從鏡頭中望去彷彿紛紛揚揚的大雪，這些蟲子的數量令人驚訝，路燈在它們的身影中變得越加朦朧，甚至已經到了影響交通的地步，這到底是怎麼回事呢？

其二，蜉蝣的數量太多，有的已經被撞掉或被碾壓，全部黏在輪胎和地面上，從而減少了輪胎和地面的摩擦，有時候剎車也會出現意外，很容易導致追尾等事故，即便是減速也無法避免的摩擦。不過還好這種生物並不屬於害蟲，也不會傳染疾病或其他病毒，而蜉蝣數量如此多的情況下也能說明這里的水質環境很不錯，也算是對當地環境的一種另類證明吧。

6. 沅江一大橋飛蟲鋪天蓋地，有車輛打滑出事故，這是否和天氣變化有關

這與天氣變化並無關聯，而是蜉蝣數量過多產生的自然現象。

對於網路上流傳的由於天氣極端變化才會出現此類飛蟲現象，這完全是網路謠言，大家沒必要相信。對於有密集恐懼症的人而言，這幾天時間內少到有水的地方，去過幾天這種情況就會消失了。

7. 優化演算法筆記（二十六）和聲搜索演算法

（以下描述，均不是學術用語，僅供大家快樂的閱讀）
和聲搜索演算法（Harmony Search）是受音樂中的和聲啟發而提出的啟發式演算法，其提出（發表）年份為2001年，算是一個比較老的演算法了。和聲搜索演算法放在現在，其性能非常一般，不過它提出了一種領域搜索的具體實現方式，可以和不同的演算法融合，提高其他演算法的性能。

單獨看一個和聲意義不大，一個和聲的一個維度會根據群體中該維度的所以取值來確定其領域范圍，然後再進行領域搜索。

原演算法受音樂啟發，所以它所解決的目標問題也是離散的問題。
和聲搜索演算法中的一個個體被稱為和聲記憶（Harmony Memory,HM），群體中和聲記憶的數量為N,每個和聲記憶中的音數（維度）為D。每一維的取值范圍為 。

原演算法中每個維度的取值范圍L是一組有序的離散的值，即在指定的變數值中選取一個作為和聲記憶的值。
每個和聲記憶每次迭代只能變為其領域的值。
和聲演算法中有兩種操作：1.移動到領域，2.變異到領域
其概率分別為Harmony Memory Considering Rate(HMCR)和Pitch Adjusting Rate(PAR)。
其中HMCR取值約為0.95，PAR取值約為0.10。
可以看出該演算法的步驟和數值參考了遺傳演算法，而且兩者都是為了處理離散問題。

例子如下：
和聲記憶的數量為3，維度為2，其中第1維的取值范圍為{A,B,C,D,E,F,G},第2維的取值為{3,4,5,6}。
第1代，三個個體的取值如下

在計算第2代時，每個個體的每一維只能去到該維度的鄰域的值。
個體1_2能取到的值為(A,3) (A,4) (B,3) (B,4)
個體2_2能取到的值為(F,4)(F,5)(F,6)(G,4)(G,5)(G,6)
個體3_2能取到的值為(C,3)(C,4)(C,5)(D,3)(D,4)(D,5)(E,3)(E,4)(E,5),

圖中標出了這三個個體能夠到達的鄰域。

變異到鄰域到操作也很簡單，該操作是對標了遺傳演算法中的變異操作。
變異到鄰域操作時，該維度不會變異到當前已有的值。
如個體1_1變異第1維，由於群體中第1維的取值為{A,D,G}故該維度只能取到{B,C,E,F}。
下圖中標有顏色的塊出了變異操作無法到達的位置，空白位置為變異操作能夠到達的位置。（如果沒有空白位置呢？概率非常小，畢竟個體位置遠少於解空間位置，如果出現了，不變異或者隨機一個位置都行）

迭代過後，如果新的位置更好，則保留該和聲記憶，並去除最差的和聲記憶。
最後文章給出了判斷找到的解是否是最優解的判斷函數

其中Hr=HMCR,Hi會在該維度找到更好值時隨著迭代次數遞增。該公式的作用主要是為了判斷何時去結束演算法程序，不過在之前我們都是使用的最大迭代次數來結束演算法程序，所有好像沒多大用處。
演算法的流程也挺簡單的：

和聲搜索的原演算法是根據音樂中和聲概念提出的，音符是離散的，所有演算法也是離散的，對標遺傳演算法用於處理離散解空間問題，那麼如何修改和聲搜索演算法使其能處理連續數值問題呢？
最關鍵的點是如何處理「鄰域」，在連續解空間上，很難定義出一個點的領域，而且每個維度上的取值數量也是無窮的。
為和聲搜索演算法定義鄰域也有幾種思路：
1 . 將所有的個體定義為該個體的鄰域，即每次隨機從群體中選擇一個個體，該維度移動到所選中的個體處。

其中D,E,F分別為AB,AC,BC的中點，A,B,C三個和聲記憶的鄰域將由DEF這三個點及解空間邊界決定，此時的鄰域比思路2中的更小，也不會出現重疊部分。
當某一維度的兩個領域值相等時，上述（二維）的鄰域（面）將會退化成鄰域（線），可能會導致該維度快速收斂到該值，故此時需要忽略重復值，將鄰域重新展開（成為面）。
在連續演算法中，當滿足HCMR條件時，演算法將根據上面的色塊在鄰域中隨機選擇一個值；當滿足PAR條件時，由於無法剔除指定值，簡單起見，直接移動到隨機的和聲記憶的該維度。
後續的實驗由於是求解連續函數最值，故會選擇上述連續演算法中的三種思路來進行。

適應度函數 。
實驗一 ： 思路一

從圖像可以看出，思路一的策略與遺傳演算法非常的相似，移動路線類似於十字架，最終也收斂到了正解附近。前期搜索主要靠鄰域移動，後期移動則是靠變異。

從結果也可以看出與遺傳演算法的差距不大，演算法不是很穩定，其策略是飛到相鄰的和聲記憶上，所以跨越度比較大，精度全靠變異。

實驗二 ： 思路二

從圖像中可以看出，種群的搜索路徑不在像實驗一中那樣直來直去的十字路徑，收斂的速度也慢了不少，但是仍能在正解附近收斂。

從結果中可以看出，思路二的結果好了不少，同時也更加穩定（誤，運氣好，之前實驗出現過不好的結果，沒能重現）。該思路的鄰域搜索麵積會更大，且個體之間的鄰域存在重疊部分，故會有可能收斂於不好的位置，不過概率也較小。

實驗三 ： 思路三

圖像逐漸貪吃蛇化！前期的圖像與思路一相似，後期的圖像有點類似遺傳演算法，可能是鄰域的面積逐漸縮小成了長條狀所致，不過最終「貪吃蛇」還是吃到了食物。

結果可以看出，思路三的穩定性不太行，當全部個體收斂到了一點後會開始進行思路一的替換操作，但無論如何替換都是相同的值，難以找到更優的位置，於是會出現一個較差的結果。這里也可以增加范圍隨機來跳出局部最優。

和聲搜索演算法是根據和聲樂理知識提出的演算法。由於音符是離散的值，演算法也對標了遺傳演算法，故原演算法也是針對離散問題提出的。在解決連續性問題時，需要對其鄰域概念進行擴展和修改，最終的效果與遺傳演算法相差不大。
在現在看來，和聲搜索演算法的效果屬實一般，對於其的針對性研究也不太多，該演算法主要提出了其不同於遺傳演算法的遍歷解空間的方式。所以在很多論文中都能看到用和聲搜索演算法與其他演算法融合來進行改進的例子。
與遺傳演算法相比，和聲搜索演算法的鄰域概念，將遺傳演算法的基因由線擴展到了面上。這一點有點類似於SVM和卷積神經網路的關系，不過，遺傳演算法和和聲搜索演算法的差別並沒有那麼大，只是搜索方式不同罷了。
參考文獻
Geem Z W , Kim J H , Loganathan G V . A New Heuristic Optimization Algorithm: Harmony Search[J]. Simulation, 2001, 2(2):60-68. 提取碼：4udl
Omran M , Mahdavi M . Global-best harmony search[J]. Applied Mathematics and Computation, 2008, 198(2):643-656. 提取碼：pk3s

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8. 湖南沅江漫天蜉蝣是正常現象，此現象會維持多久

大量蜉蝣

根據媒體的報道來看，近日有網友在湖南沅江遊玩時拍到有大量蜉蝣出沒，在這名網友拍攝的畫面中可以看到，在昏黃的路燈下，漫天的蜉蝣在不斷的飛舞，看上去非常的滲人。

不實信息

對於網傳的蜉蝣的大量聚集是自然災害前兆這一說法，有關部門進行了辟謠，詳細說明了 蜉蝣與所謂的災害是沒有直接關系的，希望大家不要恐慌 、不信謠、不傳謠，安穩的度過蜉蝣羽化的高峰期，如開車出行時最好保持第一車速，步行出門時最好打傘和戴上口罩。

9. 蜉蝣的重要事件

2014年7月20日晚間8點45分，密西西比河流域爆發大規模蜉蝣昆蟲入侵。團團昆蟲聚集在一起酷似「黑雲」，並導致三車相撞。它們遮天蔽日，甚至還驚動了該區域的氣象雷達。
這些蜉蝣暴風雨般出現在美國威斯康辛州拉克羅斯河域。它們順著北風迅速向密西西比河上游移動，並出現在雷達屏幕上，就像該區域出現了中輕度降雨。大約三小時之後，隨著蜉蝣擴散開來，雷達圖像逐漸消失 。 據英國《每日電訊報》6月15日報道，日前，美國賓夕法尼亞州（夏令時UTC-4，比北京時間晚12小時）東部的一座大橋上驚現大量蜉蝣，場面似6月飛雪，已經引發多起交通事故，警方不得不連夜封鎖大橋 。
蜉蝣是最原始的有翅昆蟲之一。當地時間6月13日晚（北京時間14日上午），一座大橋上出現大量蜉蝣，導致能見度降低。蜉蝣一窩蜂地圍著路燈轉，最後落在橋面上，堆成厚厚的一層，使得路面光滑不堪，引發多起交通事故。
警方連夜出動警力封鎖大橋，6月14日早晨（北京時間14日傍晚）才重新開放。消防隊長稱，當晚的情景好似六月飛雪，路面也光滑似冰面，共引發3起摩托車事故。

10. 蚍蜉撼大樹，可笑不自量是什麼意思

意思：就像那螞蟻企圖去搖撼大樹，可笑他們也不估量一下自己。

出自：《調張籍》

作者：唐代·韓愈

節選：

李杜文章在，光焰萬丈長。

不知群兒愚，那用故謗傷。

蚍蜉撼大樹，可笑不自量！

伊我生其後，舉頸遙相望。

翻譯：

李白、杜甫詩文並在，猶如萬丈光芒照耀了詩壇。卻不知輕薄文人愚昧無知，怎麼能使用陳舊的詆毀之辭去中傷他們？就像那螞蟻企圖去搖撼大樹，可笑他們也不估量一下自己。雖然我生活在李杜之後，但我常常追思仰慕著他們。

(10)蜉蝣演算法交通流擴展閱讀

此詩作於唐憲宗元和十年（815年）或十一年（816年）。當時，李白、杜甫還不曾受到人們普遍的尊重。在韓愈以前，李白名高於杜甫；到韓愈那時，又有人尊杜抑李。韓愈因作此詩極全力宏揚李杜。

詩中充滿了探險入幽的奇思冥想。第一段六句，純為議論。自第二段始，運筆出神入化，簡直令人眼花繚亂。用大禹鑿山導河來形容李、杜下筆為文，這種匪夷所思的奇特的想像，決不是一般詩人所能有的。

詩人寫自己對李、杜的追慕是那樣狂熱，他長出了如雲般的長翮大翼，乘風振奮，出六合，絕浮塵，探索李、杜藝術的精魂。追求的結果是「百怪入我腸」。此「百怪」可真名不虛說，既有「刺手拔鯨牙，舉瓢酌天漿」，又有「騰身跨汗漫，不著織女襄」。下海上天，想像非常神奇。而且詩人之奇思，雄闊壯麗。

詩人筆勢波瀾壯闊，恣肆縱橫，全詩如長江大河浩浩盪盪，奔流直下，而其中又曲折盤旋，激濺飛瀉，變態萬狀。全詩寓縱橫變化於規矩方圓之中，非有極深功力者不能臻此。韓詩曰奇曰雄，通過此詩可見其風格特色。