寄生虫研究

聚类分析在数据挖掘、模式识别和图像分析等领域具有重要作用。传统的 K-means 算法容易受初始聚类中心选择的影响，陷入局部最优解。为此，提出一种基于自适应步长的萤火虫划分聚类算法 (ASFA)。该算法利用萤火虫算法的随机性和全局搜索能力，确定指定数量的初始簇中心，然后利用 K-means 算法进行精确的簇划分。为避免算法陷入局部最优并提高求解精度，ASFA 采用自适应步长策略替代传统的固定步长。 通过在不同规模的标准数据集上进行实验，将 ASFA 与 K-means、GAK、PSOK 等算法进行比较，结果表明 ASFA 具有更优的聚类性能、稳定性和鲁棒性，并在寻优精度方面表现出显著优势。

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，

使用Matlab语言实现了光束火虫算法，操作简单且适用于多种优化问题。

目前，在解决函数最优化问题和工程优化中，萤火虫优化算法的应用日益广泛。这里提供了简单易懂的萤火虫算法MATLAB代码。

萤火虫算法（FA）是一种启发式优化算法，通过模拟萤火虫的行为寻找函数的最优解。使用Python编程语言实现了萤火虫算法，针对函数优化问题进行求解。最终，通过优化结果进行输出并绘制相关图表。

基于改进萤火虫算法的分布式电源选址定容模型，思路比较新，用起来也挺顺。优化目标就是配电网网损最小，考虑到了节点电压和线路电流这些实际限制条件。模型里融合了遗传算法的交叉、变异操作，还加了高斯扰动，思路挺巧，效果也不错，提升了全局寻优能力，收敛速度也快。比传统萤火虫算法聪明不少。用的是IEEE33 节点系统做验证，跑出来的数据挺能打，跟自适应遗传算法一比，优势一目了然。关键是有完整的 MATLAB 代码，逻辑清晰，结构合理，新手也能照着改。如果你搞智能电网或者正在研究分布式能源的优化选址，这套代码还挺适合直接上手的。要是平时做电力系统仿真的话，拿来对比测试也挺方便。有兴趣的你也可以看看下面这些相

本代码实现了一种基于萤火虫算法的无线传感器网络 (WSN) 部署优化方案，提高网络覆盖范围。主要文件如下： FA.m：主函数入口 init_ffa.m：初始化萤火虫种群位置 ffa_wsn.m：利用萤火虫算法进行 WSN 部署 ffa_move.m：更新解空间，即传感器节点部署方案 coverage.m：计算 WSN 覆盖率 findlimits.m：确保萤火虫位置在限定区域内 draw.m：数据可视化代码 使用方法 在 Matlab 或 Octave 中直接运行 FA.m 文件即可。

探索萤火虫算法奥秘 萤火虫算法（Firefly Swarm Optimization，FSO）作为一种基于群体智能的优化算法，模拟了萤火虫在自然界中的发光行为和相互吸引的规律。FSO算法凭借其简单易行、参数少且容易实现等特点，被广泛应用于各个领域，如函数优化、图像处理、路径规划等。 基于MATLAB的FSO算法实现 MATLAB作为一种强大的科学计算软件，为FSO算法的实现提供了便利的环境。通过编写MATLAB代码，我们可以模拟萤火虫种群的行为，并观察它们如何逐步收敛到最优解。 FSO算法步骤 初始化萤火虫种群：随机生成一定数量的萤火虫个体，并为每个个体分配初始位置和亮度。 计算萤火虫之间的

CSDN佛怒唐莲上传的视频均带有完整可运行的代码，适合初学者；主函数为main.m，包含其他m文件的调用；运行环境为Matlab 2019b，如遇问题可根据提示修改或私信博主获取帮助；操作步骤简明，只需将所有文件放入Matlab当前文件夹，双击打开main.m文件，点击运行即可获取结果；如需更多服务，可私信博主或扫描视频QQ名片获取相关信息。

CSDN佛怒唐莲上传的视频都有对应的完整可运行代码，适合初学者使用。代码压缩包包含主函数main.m和其他相关函数。Matlab版本要求为2019b，若运行出错请根据提示进行修改。操作步骤简单明了：将文件放到Matlab当前文件夹，双击打开main.m运行程序即可。仿真咨询及更多服务请私信博主或扫描视频中的QQ名片。