关键词中包括 colony algorithm 的文章

1 改进蚁群算法的送餐机器人路径规划 蔡军, 钟志远 2024年2期 [370－380][摘要](685)[pdf 4566KB](337) DOI:10.11992/tis.202205056

2 分组教学蚁群算法改进及其在机器人路径规划中应用 蒲兴成1,2, 宋欣琳1 2022年4期 [764－771][摘要](1702)[pdf 3566KB](1135) DOI:10.11992/tis.202108020

3 基于变步长蚁群算法的移动机器人路径规划 徐玉琼1, 娄柯2, 李志锟2,3 2021年2期 [330－337][摘要](4074)[pdf 4706KB](1469) DOI:10.11992/tis.202004011

4 一种增强局部搜索能力的改进人工蜂群算法 刘晓芳1, 柳培忠1, 骆炎民2, 范宇凌1 2017年5期 [684－693][摘要](6089)[pdf 3974KB](2087) DOI:10.11992/tis.201612026

5 鳍-水舱综合减摇混沌系统控制方法研究 王辉, 车超, 于立君, 刘少英, 游江 2017年3期 [318－324][摘要](4981)[pdf 1385KB](2357) DOI:10.11992/tis.201607012

6 基于蚁群算法的四旋翼航迹规划 莫宏伟, 马靖雯 2016年2期 [216－225][摘要](5655)[pdf 1068KB](2487) DOI:10.11992/tis.201509009

7 基于信息反馈和改进适应度评价的人工蜂群算法 陈杰, 沈艳霞, 陆欣 2016年2期 [172－179][摘要](5565)[pdf 1024KB](2132) DOI:10.11992/tis.201506024

8 混沌搜索策略的改进人工蜂群算法 彭晓华1, 刘利强2 2015年6期 [927－933][摘要](5468)[pdf 802KB](2616) DOI:10.11992/tis.201507032

9 基于人工蜂群算法的电子商务多Agent自动谈判模型 高珊, 马良, 张惠珍 2015年3期 [476－481][摘要](2682)[pdf 975KB](1909) DOI:10.3969/j.issn.1673-4785.201405023

10 基于动态优先权蚁群算法的分布式自动化测试调度 杨本生1, 袁祥梦2, 黄晓光2 2014年6期 [729－733][摘要](2828)(3) DOI:10.3969/j.issn.1673-4785.

11 投资组合优化的可行性规则人工蜂群算法 刘永波 2014年4期 [491－498][摘要](2533)[pdf 408KB](1659) DOI:10.3969/j.issn.1673-4785.201308047

12 人工蜂群算法研究综述 秦全德1, 程适2, 李丽1, 史玉回3 2014年2期 [127－135][摘要](4483)[pdf 789KB](4193) DOI:10.3969/j.issn.1673-4785.201309064

13 求解最小MPR集的蚁群算法与仿真 钟珞，赵先明，夏红霞 2011年2期 [166－171][摘要](3528)[pdf 697KB](1964) DOI:

14 改进的模糊C-均值算法在医学图像分割中的应用 程显毅，巩向普 2010年1期 [80－84][摘要](4385)[pdf 579KB](2380) DOI:

15 个体速度差异的蚁群算法设计及仿真 印   峰1,王耀南1,刘   炜2,周   良1 2009年6期 [528－533][摘要](4761)[pdf 582KB](2511) DOI:10.3969/j.issn.1673-4785.2009.06.010