[1] 马宝罗,贾振红,覃锡忠,等. 改进免疫算法在无线网络基站选址优化中的应用[J]. 传感器与微系统, 2016,35(5):154-157.
[2] YANG J, AYDIN M E, ZHANG J, et al. UMTS base station location planning: A mathematical model and heuristic optimisation algorithms[J]. IET Communications, 2009,11(5):1007-1014.
[3] 朱思峰,刘芳,柴争义. 基于免疫计算的TD-SCDMA网络基站选址优化[J]. 通信学报, 2011,32(1):106-110.〖HJ1.08mm〗
[4] 朱思峰,陈国强,张新刚,等. 多目标优化量子免疫算法求解基站选址问题[J]. 华中科技大学学报(自然科学版), 2012,40(1):49-53.
[5] 张英杰,毛赐平,俎云霄,等. 基于免疫算法的TD-SCDMA网络基站选址优化[J]. 通信学报, 2014,35(5):44-48.
[6] 闫涛. TD-SCDMA基站选址的免疫优化实现[J]. 计算机工程与应用, 2011,47(31):206-208.
[7] 赵海涛,田学臣. 移动通信基站选址研究[J]. 通信管理与技术, 2010(4):45-47.
[8] 覃和仁,关琳,谢胜利. 求解无线网络基站选址问题的一种改进遗传算法[J]. 计算机工程与应用, 2004(15):72-73.
[9] KAUR G, ARORA S. Chaotic whale optimization algorithm[J]. Journal of Computational Design & Engineering, 2018,5(3):275-284.
[10]LING Y, ZHOU Y Q, LUO Q F. Lévy flight trajectory-based whale optimization algorithm for global optimization[J]. IEEE Access, 2017,5:6168-6186.
[11]SUN W Z, WANG J S. Elman neural network soft-sensor model of conversion velocity in polymerization process optimized by chaos whale optimization algorithm[J]. IEEE Access, 2017,5:13062-13076.
[12]王坚浩,张亮,史超,等. 基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法[J]. 控制与决策, 2019,34(9):1893-1900.
[13]黄清宝,李俊兴,宋春宁,等. 基于余弦控制因子和多项式变异的鲸鱼优化算法[J]. 控制与决策, 2020,35(3):559-568.
[14]何庆,魏康园,徐钦帅. 基于混合策略改进的鲸鱼优化算法[J]. 微电子学与计算机, 2019,36(4):72-83.
[15]龙文,蔡绍洪,焦建军,等. 求解大规模优化问题的改进鲸鱼优化算法[J]. 系统工程理论与实践, 2017,37(11):2983-2994.
[16]范祥,叶春明,曹磊. 基于鲸鱼群优化算法的带Sigmoid满意度应急车辆调度问题[J]. 计算机系统应用, 2018,27(8):184-190.
[17]钟明辉,龙文. 一种随机调整控制参数的鲸鱼优化算法[J]. 科学技术与工程, 2017,17(12):68-73.
[18]郭振洲,王平,马云峰,等. 基于自适应权重和柯西变异的鲸鱼优化算法[J]. 微电子学与计算机, 2017,34(9):20-25.
[19]周玉光,曾碧,叶林锋. 改进粒子群优化算法及其在4G网络基站选址中的应用[J]. 广东工业大学学报, 2015(2):64-68.
[20]尚猛,万志鹏,曹峻玮,等. 基于改进鲸鱼优化算法的物流路径优化[J]. 数学的实践与认识, 2019,49(15):210-218.
[21]尚猛,康建英,曹峻玮,等. 基于改进鲸鱼优化算法的物流配送中心选址策略[J]. 计算机应用与软件, 2019,36(6):254-259.
[22]于俊洋,高宁杰,李涵. 基于非线性收敛因子和局部扰动的鲸鱼算法[J]. 计算机工程与设计, 2019,40(10):2861-2866.
[23]罗云,唐丽晴. 云计算调度粒子群改进算法[J]. 计算机系统应用, 2019,28(7):151-156.
[24]张明明,戴月明,吴定会. 正态变异优胜劣汰的混合蛙跳算法[J]. 计算机应用, 2016,36(6):1583-1587.
|