寄生捕食算法

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海洋捕食者算法（MPA）是一种受自然启发的优化算法，其设计灵感源自自然界捕食者和猎物之间的最佳捕食策略。该算法已在多个领域得到应用，包括29个测试功能的评估，CEC-BC-2017测试套件，以及在建筑节能方面的实际工程设计问题。MPA在与GA、PSO等传统算法的比较中表现出显著的竞争力，尤其是在与LSHADE-cnEpSin的竞争中获得了第二名的成绩。

本论文分析了捕食者—被捕食者模型中懒惰被捕食者的生存概率，其中，捕食者和被捕者占据了复杂网络或网格的节点，并沿着边缘导航。捕食者被建模为随机步行者，而猎物遵循最小逃避策略，仅在掠食者靠近时才会移动。这一策略显著提高了猎物的生存概率。本存储库包含用于模拟捕食者-猎物关系的MATLAB代码，具体包括： configs2.m：查找涉及2个捕食者的陷阱配置。 configs3.m：查找涉及3个捕食者的诱捕配置。 configs4.m：查找涉及4个捕食者的诱捕配置。 grid2ddg.m：为具有对角线和周期性边界条件的正方形晶格创建MATLAB图形对象。 grid2dper.m：为方格和周期性边界条件

红花寄生叶提取物的抗氧化能力研究里有个挺有意思的点：用不同的提取剂，效果真的差挺多。像80%丙酮提取的，抗氧化能力直接拉满，c 值、c 双高——1.07 mmol・g和8.32 mmol・g。这种小实验设计，对搞科研的你应该挺有参考价值的。 研究里还用了FRAP 法和TEAC 法这两种测抗氧化的老办法，经典但好用。你如果是做天然产物或者中药方向的，这种组合测法算是蛮稳的了，数据也比较好比对。是要写论文、找对比组的时候，挺方便。 寄主植物也有讲究，寄生在长梗柳、石榴、桑树的效果更好。你要是有采样的打算，这几个可以优先考虑。实验室里跑个RP-HPLC，测测槲皮素和山奈酚的量，搭配前面的抗氧化结果，

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，挺适合那些形状不规则的数据。在 Matlab 里实现 DBSCAN，可以帮你更轻松地发现不同形态的聚类，尤其在噪声数据时有用。核心思路是通过两个参数：ε（邻域半径）和minPts（最小邻居数）来定义一个点的密度。简单来说，如果一个点的邻域内有足够的点，那它就是核心点，核心点周围的点就会被聚在一起，形成一个聚类。实现这个算法的时候，你得数据，比如从 txt 文件读入数据，设置好ε和minPts这两个参数，选择合适的值才能得到靠谱的聚类效果。之后就是进行邻域搜索了，这一步比较重要，要用到 K-d 树之类的数据结构来加速查找。就是把聚类结果用不同颜色显示出

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。

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本书全面阐述了算法的基本理论和应用，涵盖了排序、查找、图算法、动态规划等经典算法问题，并对算法的效率和正确性进行了深入分析。