Dept. of Computer Science and Information Systems, Bradley University, Peoria, Illinois, U.S.A;
Dept. of Computer Science and Information Systems, Bradley University, Peoria, Illinois, U.S.A.;
Biological cells; Urban areas; Genetic algorithms; Ant colony optimization; Algorithm design and analysis; Sociology; Statistics;
机译:使用遗传算法和蚁群优化方法优化袋装牛仔布的行为
机译:解决供应商选择问题的一种新方法:遗传算法与蚁群优化混合算法
机译:利用蚁群优化和遗传算法比对两个核酸序列的新方法
机译:一种新的遗传算法和蚁群优化算法的新参数适应方法
机译:蚁群优化算法在组合优化中的应用。
机译:Covid-19紧急公共健康事件中医疗废物运输路线的路径优化:基于免疫蚁群算法的混合优化算法
机译:交互式多蚁群优化方法提高蚁群优化算法的性能