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1 一种基于最大最小策略和非均匀变异的萤火虫算法
赵嘉1, 陈丹丹1, 肖人彬2, 樊棠怀1 2022年1期 [116-130][摘要](2124)[pdf 6747KB](952)
2 一种卷积神经网络集成的多样性度量方法
汤礼颖1, 贺利乐1, 何林2, 屈东东1 2021年6期 [1030-1038][摘要](2247)[pdf 4372KB](469)
3 融合分区和局部搜索的多模态多目标优化
胡洁1, 范勤勤1,2, 王直欢1 2021年4期 [774-784][摘要](3039)[pdf 4586KB](645)
4 多视图主动学习的多样性样本选择方法研究
陈立伟, 房赫, 朱海峰 2021年6期 [1007-1014][摘要](2627)[pdf 4924KB](803)
5 目标空间映射策略的高维多目标粒子群优化算法
陈强, 王宇嘉, 梁海娜, 孙欣 2021年2期 [362-370][摘要](3454)[pdf 4451KB](793)
6 随机交叉-自学策略改进的教与学优化算法
黎延海1, 雍龙泉1, 拓守恒3 2021年2期 [313-322][摘要](2790)[pdf 5463KB](794)
7 布谷鸟搜索算法研究及其应用进展
吴一全1,2,3, 周建伟1 2020年3期 [435-444][摘要](3842)[pdf 3440KB](1086)
8 一种多样性和精度加权的数据流集成分类算法
张本才1, 王志海1, 孙艳歌1,2 2019年1期 [179-185][摘要](3659)[pdf 1005KB](924)
9 基于多样性变异的QPSO算法的遥感图像分类
龙海侠, 吴淑雷, 吕雁 2015年6期 [938-942][摘要](3959)[pdf 1333KB](1329)
10 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](4295)[pdf 802KB](1787)
11 融合并行混沌萤火虫算法的K-调和均值聚类
朱书伟, 周治平, 张道文 2015年6期 [872-880][摘要](4768)[pdf 662KB](1928)
12 基于多分类器组合的高光谱图像波段选择方法
李士进, 常纯, 余宇峰, 王亚明 2014年3期 [372-378][摘要](1342)[pdf 489KB](1280)
13 交互学习的粒子群优化算法
秦全德1,李丽1,程适2,3,李荣钧4 2012年6期 [547-553][摘要](3099)[pdf 532KB](1227)
DOI:
14 多目标微粒群优化算法综述
王  艳1,2,曾建潮2 2010年5期 [377-384][摘要](4079)[pdf 787KB](1931)
15 一种基于种群多样度的实数编码并行遗传算法
刘 胜,李高云,孙天英 2008年5期 [423-428][摘要](3294)[pdf 521KB](1844)
DOI: