"这篇文档提供了海洋捕食者算法（MPA）的MATLAB源码实现，该算法基于海洋生态系统中捕食者寻找猎物的策略，结合了Lévy和Brownian运动，以及最佳遭遇率策略。通过评估MPA在各种测试函数、CEC-BC-2017测试套件、随机生成的景观、工程基准问题以及实际的通风和建筑节能设计问题中的性能，显示了其强大的优化能力。MPA与GA、PSO、GSA、CS、SSA等经典及新型算法，以及CMA-ES、SHADE、LSHADE-cnEpSin等高性能优化器进行了对比，尽管在某些情况下不如LSHADE-cnEpSin，但MPA仍表现出极高的竞争力，并且在统计上优于一些传统算法，如GA、PSO、GSA、CS、SSA，与SHADE和LSHADE-cnEpSin相当。"
海洋捕食者算法（MPA）是一种生物启发式的优化算法，它的设计灵感来源于自然界中捕食者在海洋环境中的觅食行为。这个算法结合了两种运动模式：Lévy飞行和布朗运动，这两种运动模式在捕食者寻找食物的过程中都起着重要作用。Lévy飞行是一种长距离、非连续的移动方式，能帮助捕食者快速探索广阔的空间，而布朗运动则是一种短距离、连续的随机游走，有助于在局部区域进行精细化搜索。
MPA的执行过程模拟了捕食者和猎物之间的互动，利用这些互动来指导搜索过程，以达到全局最优解。在算法的实现中，通常会设置一些参数，如目标函数（fobj）、问题的维度（dim）、最大迭代次数（Max_iteration）、搜索代理的数量（SearchAgents_no），以及变量的上下界（lb和ub）。
在性能评估部分，MPA被应用于29个标准测试函数，以及CEC-BC-2017测试套件，这些通常用来衡量优化算法在解决不同类型优化问题时的能力。此外，它还被应用于随机生成的景观和三个工程基准问题，展示了其在实际应用中的潜力。特别是在通风和建筑节能设计问题中，MPA的性能得到了验证。
通过与其他算法的比较，MPA展现出了良好的竞争力。尽管在某些测试中，它可能略逊于LSHADE-cnEpSin（CEC2017竞赛的获胜者之一），但MPA的性能统计上优于GA、PSO、GSA、CS和SSA等算法，而且与SHADE和LSHADE-cnEpSin相当。这表明MPA可以作为一个高效的优化工具，尤其在解决复杂优化问题时。
MATLAB源码的提供使得研究者和工程师能够直接使用或修改MPA，以适应他们特定的优化需求。通过进一步的调整和改进，MPA有可能在更多领域展现出优越的性能。
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