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1. 结合邻域耦合机制与双边滤波的双蚁群算法

吴立胜, 游晓明, 刘升

计算机科学与探索 2023, 17 (9): 2092-2106. DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2205099

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2. 结合价格波动策略与动态回溯机制的蚁群算法

赵家波, 游晓明, 刘升

计算机科学与探索 2022, 16 (6): 1390-1404. DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2011095

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3. 引入特征迁移和匹配学习的双蚁型蚁群算法

陈达, 游晓明, 刘升

计算机科学与探索 2022, 16 (12): 2797-2808. DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2104006

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4. 融合奖惩学习策略的动态分级蚁群算法

莫亚东, 游晓明, 刘升

计算机科学与探索 2021, 15 (9): 1703-1716. DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2006084

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5. 基于动态重组和协同交流策略的蚁群优化算法

刘一凡, 游晓明, 刘升

计算机科学与探索 2021, 15 (8): 1511-1525. DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2006038

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6. 结合协同机制与动态调控策略的双蚁群算法

孟静雯，游晓明，刘升

计算机科学与探索 2021, 15 (11): 2206-2221. DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2008060

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7. 考虑动态导向与邻域交互的双蚁型算法

潘晗，游晓明，刘升

计算机科学与探索 2020, 14 (6): 1005-1016. DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1906019

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8. 融合猫群算法的动态分组蚁群算法

张德惠，游晓明，刘升

计算机科学与探索 2020, 14 (5): 880-891. DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1905032

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9. 启发式强化学习机制的异构双种群蚁群算法

刘中强，游晓明，刘升

计算机科学与探索 2020, 14 (3): 460-469. DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1903068

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10. 分层递进的改进聚类蚁群算法解决TSP问题

冯志雨，游晓明，刘升

计算机科学与探索 2019, 13 (8): 1280-1294. DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1901022

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11. 动态学习机制的双种群蚁群算法

袁汪凰，游晓明，刘升

计算机科学与探索 2019, 13 (7): 1239-1250. DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1806012

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12. 协同过滤策略的异构双种群蚁群算法

朱宏伟，游晓明，刘升

计算机科学与探索 2019, 13 (10): 1754-1767. DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1810022

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13. 融合自适应聚类与母蚁引导策略的蚁群算法

邢李成, 游晓明, 刘升

计算机科学与探索 DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2307002
录用日期: 2023-10-16

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