蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm, BOA)是Arora 等人于2019年提出的一种元启发式智能算法。代码里面包含了20几种基准测试函数，用来测试算法的性能。 该算法受到了蝴蝶觅食和交配行为的启发，蝴蝶接收/感知并分析空气中的气味，以确定食物来源/交配伙伴的潜在方向。

数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：1425 标注数量(xml文件个数)：1425 标注类别数：1 标注类别名称:["butterfly"] 每个类别标注的框数： butterfly count = 1483 标注规则：对类别进行画矩形框

包括项目管理 任务管理 需求管理 用于项目开发过程管理

一个简单地小案例，用qt实现的飞舞的蝴蝶效果。

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经典蓝蝴蝶，MT4平台，震荡行情中的王者

传统的粒子滤波算法在重采样期间丢弃小重量粒子,因此重要性权重落在极少数粒子上。这会导致采样粒子贫化、粒子多样性缺失以及需要大量粒子才能进行比较准确的状态估计等问题,针对这些问题,提出了一种改进的蝶式算法优化粒子滤波算法。首先,将最新时刻观测信息引入蝴蝶香味公式中,以提高滤波精度;其次,引入吸引半径参数来控制蝴蝶种群寻优的搜索范围,降低算法的复杂度,进而提高算法的实时性;最后,将改进的蝴蝶种群位置更新公式用于优化迭代更新。实验结果表明,与经典粒子滤波器和现有蝶形优化算法相比,改进算法具有更低的均方误差和运行时间。并且在粒子数较少的情况下,可以实现更准确的状态估计,并改善传统滤波器的粒子耗尽现象,保证了粒子多样性。

根据网上查到的蝴蝶计算公式，自己尝试用python turtle库制作了一个化蝶曲线生成的动画，算是对自己自学Python的奖励。

出口的梗阻：集装箱引发的蝴蝶效应（2021）（22页）.pdf