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Trans。自动化科学与工程，第17卷，第4期，第1748-1758页，2020年。“，“DOI”：“10.1109\/TASE.2020.2976560”}，{“key”：“key-10.20965\/jacii.2022.p0342-20”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“W.Gao，Q.Tang，B。Ye et al.，\u201cAn enhanced启发式蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用，《软计算》，第24卷，第6139-6150页，2020年。Hengwei等人，用于AGV路径规划的改进粒子群优化算法，IEEE Access，第9卷，第33522-33531页，2021年。“，“DOI”：“10.1109”，“Access.2021.3061288”}，{“key”：“key-10.20965”，jacii.2022.p0342-22”，“非结构化”：“M.Panda，B.Das，and 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B。胡，动态环境下多机器人编队的混合运动规划算法，IEEE第16届国际自动化科学与工程会议（CASE），第343-348页，2020年。”，“DOI”：“10.1109”，“CASE48305.2020.9217024”}，{“key”：“key-10.20965”，“jacii.2022.p0342-28”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，”非结构化“Z.-M.Gao和J。赵，\u201cAn improved grey wolf optimization algorithm with variable weights，\u201 d Computational Intelligence and Neuroscience，Article No.2981282，doi:https:\/\/doi.org\/10.1155\/2019\/29812822019.“，“doi”：“10.1155\/2019\/2981282”}，{“key”：“key-10.20965\/jacii.2022.p0342-29”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“W.Deng，R.Yao，H。Zhao等人，使用优化LS-SVM和改进PSO算法的新型智能诊断方法，《软计算》，第23卷，第2445-2462页，2019年。拉希德，用于全局数值优化和求解压力容器设计的新型混合GWO与WOA，《神经计算与应用》，第32卷，第14701-14718页，2020年language“：”en“，”link“：[{”URL“：”https:\/\/www.fujipress.jp\/main\/wp-content\/themes\/fujipress\/hyosetsu.php？ppno=JACIL002600030008“，”content-type“：”unspecified“，”content-version“：”vor“，”intended-application“：”similarity-checking“}”，“deposed”：{“date-parts”：[2022,5,19]]，“date-time”：“2022-05-19T15:03:18Z”，“timestamp”：165 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