恩里克·阿尔巴;加布里埃尔·卢克;塞尔吉奥·内斯马奇诺 平行元启发式：最新进展和新趋势。 （英语） Zbl 1263.90129号 国际事务处理。操作。物件。 20，第1期，1-48页（2013）. 摘要：由于研究人员遇到了新技术和新需求，并行元启发式领域不断发展。在过去十年中，新的算法模型、用于并行执行/通信的新硬件以及解决复杂问题的新挑战都在快速发展。我们的目的是在这里以总结的方式讨论最新技术，以提供解决方案来处理一些日益增长的主题。这些主题包括在最近的平台（如网格/云架构和GPU/APU）中使用经典并行模型。然而，将现有算法移植到新硬件还不足以作为一个科学目标，因此研究人员正在寻找针对这些新架构的新并行优化和学习模型。此外，并行元启发式算法，如动态优化和多目标问题求解，在过去几年中已被应用于解决新的问题领域。在这篇文章中，我们回顾了这些与平行元启发式相关的最新研究领域，并确定了未来的趋势和可能为群体和博士生开放的研究路线。 引用于17文件 MSC公司： 90 C59 数学规划中的近似方法和启发式 关键词：并行计算;元启发式;算法分析;通信 软件：库达;ParaDisEO公司;OR-库;分布式电源;佩尔;马尔巴;PALS系统;TSPLIB公司;启发式实验室;梦想;中国电子05;项目管理框架;MOEA/D公司;磁粉探伤;开放运算语言;MO细胞;JDeal公司;OPT4J（可选4J）;欧洲航空航天局;欧洲法院;pCMALib公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{E.Alba}等人，国际事务。操作。决议20，第1号，1-48（2013；Zbl 1263.90129） 全文： 内政部 参考文献： [1] Alba，并行元启发式：一类新算法（2005）·邮编1094.90052 ·doi:10.1002/0471739383 [2] Alba，高效并行LAN/WAN优化算法。MALLBA项目，并行计算32（5-6）pp 415–（2006）·doi:10.1016/j.parco.2006.06.007 [3] Alba，E.Blum，C.Isasi，P.León，C.Gómez，J.A.2009解决复杂问题的优化技术John Wiley&Sons，纽约 [4] Alba，《关于并行遗传算法在电信天线优化布局中的行为》，《国际计算机科学基础杂志》第16（2）页343–（2005）·Zbl 1089.90516号 ·doi:10.1142/S01290541055003029 [5] Alba，《在自动软件测试中使用并行和顺序进化算法的观察》，计算机与运筹学35（10）pp 3161–（2008）·Zbl 1152.68696号 ·doi:10.1016/j.cor.2007.01.016 [6] Alba，《动态细胞遗传算法的探索/开发权衡》，IEEE进化计算汇刊9（2），第126页–（2005）·doi:10.1109/TEVC.2005.843751 [7] Alba，细胞遗传算法，运筹学/计算机科学接口42（2008）·Zbl 1211.90006号 [8] Alba，E.García-Nieto，J.M.2005 ROS（远程优化服务）。通知Técnico ITI 05 08 [9] Alba，最小延迟任务问题的两种并行ACO算法模型，《高性能系统体系结构国际期刊》1（1）第50页–（2007a）·doi:10.1504/IJHPSA.2007.013291 [10] Alba，用于连续优化的并行异构遗传算法，并行计算30（5-6）pp 699–（2004）·Zbl 1180.90366号 ·doi:10.1016/j.parco.2003.12.011 [11] Alba，dEA选择压力的理论模型：拓扑影响1第214页–（2005） [12] Alba，平行元启发式评估第9页–（2006a） [13] Alba，DNA片段组装分布式GA的性能，第97页–（2006b） [14] Alba，利用遗传算法进行自然语言标记，《信息处理快报》100（5）第173页–（2006）·Zbl 1185.68762号 ·doi:10.1016/j.ipl.2006.07.002 [15] Alba，用于设计组合逻辑电路的串行和并行启发式的比较研究，优化方法和软件22（3）pp 485–（2007b）·Zbl 1134.94410号 ·doi:10.1080/10556780600724979 [16] Alba，MALLBA：设计高效优化算法的软件库，《国际创新计算与应用杂志》1第74页–（2007c）·doi:10.1504/IJICA.2007.013403 [17] Alba，劳动力规划的并行元启发式，数学建模与算法杂志6（3）pp 509–（2007d）·Zbl 1128.68112号 ·doi:10.1007/s10852-007-9058-5 [18] Alba，并行LAN/WAN启发式优化，并行计算30（5-6）pp 611–（2004）·doi:10.1016/j.parco.2003.12.007 [19] Alba，《非甾体抗炎药典型遗传算法研究》，第245页–（2007e） [20] Alba，并行性和进化算法，IEEE进化计算汇刊6（5）第443页–（2002）·doi:10.1109/TEVC.2002.800880 [21] Alba，E.Vidal，P.2011年GPU平台上的收缩压优化第13届计算机辅助系统理论国际会议论文集，2011年欧洲广播公司 [22] Allaire，无人机实时路径规划遗传算法的FPGA实现，《智能与机器人系统杂志》第54期第495页-（2009）·doi:10.1007/s10846-008-9276-8 [23] Almeida-Lus、S.Rodríguez、M.Vega、M.Gómez-Pulido、J.Sánchez-Pérez、J.2009 GRASP和网格计算解决位置-区域问题。2009年世界自然与生物启发计算大会会议记录164 169 [24] Araujo，L.Merelo，J.2009 Multikulti算法：在自适应分布式进化算法迁移策略中使用基因型差异IEEE进化计算大会论文集IEEE Press Washington，DC 2858 2865 [25] Araujo，GECCO第1331页–（2009年）·数字对象标识代码：10.1145/1569901.1570080 [26] Arenas，M.Collet，P.Eiben，A.Jelasity，M.Merelo，J.Paechter，B.Preuß，M.Schoenauer，M.2002分布式进化算法框架第七届自然并行问题解决国际会议论文集 [27] Asouti，使用由强交互元件控制的并行异步进化算法进行空气动力学优化，工程优化41（3），第241页–（2009）·网址：10.1080/03052150802415665 [28] 艾丁，作业车间调度的顺序和并行可变邻域搜索算法，计算智能研究128页125–（2008）·Zbl 1151.90391号 ·doi:10.1007/978-3-540-78985-76 [29] Babbar，使用多尺度遗传算法的地下水修复设计，《水资源规划与管理杂志》132（5），第341页–（2006）·doi:10.1061/（ASCE）0733-9496（2006）132:5（341） [30] Bai，《2009年第四届创新计算、信息和控制国际会议论文集》，第801页–（2009）·doi:10.1109/ICICI.2009.255 [31] Barr，报告并行算法的计算实验：问题、度量和专家意见，ORSA计算杂志5（1）第2页–（1993）·Zbl 0775.65029号 ·doi:10.1287/ijoc.5.1.2 [32] Bartz-Beielstein，T.Preuss，M.2009第11届年度会议《实验研究的未来》遗传与进化计算会议指南纽约ACM 3185 3226 [33] Beasley，Or-library:通过电子邮件分发测试问题，《运筹学学会杂志》41（11）第1069页–（1990） [34] Bendjoudi，P2P B&B和GA for the Flow-Shop Scheduling Problem 146第301页–（2008） [35] Bernal，A.Castro，H.2010 pALS:用于开发并行协作元启发式的面向对象框架第24届IEEE并行和分布式处理国际研讨会论文集，IPDPS 2019 IEEE Press Washington，DC 18 [36] Bernal，A.Ramirez，M.A.Castro，H.Walteros，J.L.Medaglia，A.L.2009 Jg2a:用于开发遗传算法的网格化面向对象框架系统与信息工程设计研讨会论文集，2009 SIEDS’09 IEEE Press Washington，DC 67 72 [37] Birattari，M.Stützle，T.Paquete，L.Varrentrap，K.2002配置元启发式的竞赛算法GECCO论文集第2卷11 18 [38] Blackwell，动态环境中的多温优化。《进化计算的应用》（Proceedings of）3005 pp 489–（2004）·doi:10.1007/978-3-540-24653-4_50 [39] Blagojevic，F.Nikolopoulos，D.Stamatakis，A.Antonopulos，C.2007蜂窝宽带引擎上的动态多粒度并行化第十二届ACM SIGPLAN并行编程原理与实践研讨会论文集，纽约90 100 [40] Blum，组合优化中的元启发式：概述和概念比较，ACM计算调查（CSUR）35（3），第268页–（2003）·doi:10.1145/93753.937505 [41] Boisson，J.Jourdan，L.Talbi，E.G.Horvath，D.2008分子对接问题的并行多目标算法2008年IEEE生物信息学和计算生物学计算智能研讨会论文集IEEE Press Washington，DC 187 194 [42] Bouamama，S.2010用于约束推理的新型分布式粒子群优化算法第14届基于知识和智能信息与工程系统国际会议论文集：第二部分KES’10，Springer-Verlag，Berlin 312 321 [43] Bozejko，W.Pempera，J.Smutnicki，A.2008用于flow shop问题的多线程并行元启发式方法人工智能和软计算国际会议论文集446 454 [44] Bozejko，使用GPU并行计算元启发式中的目标函数，计算机科学讲义5544（1）第1014页–（2009）·doi:10.1007/978-3642-01970-8102 [45] Bozejko，柔性车间问题的并行混合元启发式，计算机与工业工程59（2），第323页–（2010）·doi:10.1016/j.cie.2010.05.004 [46] Bozejko，W.Wodeki，M.2008 flow shop排序问题的并行分散搜索算法第七届并行处理与应用数学国际会议论文集Springer-Verlag，Berlin，Heidelberg 180 188 [47] Branke，J.2001动态环境中的进化优化Kluwer学术出版社，马萨诸塞州诺威尔·兹比尔1047.68160 [48] Buyya，R.2009面向市场的云计算：作为第五个实用程序交付计算的愿景、炒作和现实集群计算和网格会议录，IEEE国际研讨会 [49] Byun，J.Datta，K.Ravindran，A.Mukherjee，A.Joshi，B.2009在多核Sun UltraSPARC T1会议上粗粒度并行遗传算法的性能分析 [50] Cadenas，《在元启发式的合作混合并行策略中使用机器学习》，《信息科学》179页3255–（2009）·doi:10.1016/j.ins.2009.05.014 [51] Cahon，ParadisEO:并行和分布式元启发式可重用设计的框架，《启发式杂志》，10页，357–（2004）·doi:10.1023/B:HEUR.0000026900.92269.ec [52] Cancino，用于系统发育推断的并行多目标进化算法，《计算机科学讲义》6073 pp 196–（2010）·doi:10.1007/978-3642-13800-317 [53] Cardenas，用于模式识别神经网络结构优化的并行遗传算法，基于生物特征识别的软计算312 pp 303–（2010）·doi:10.1007/978-3-642-15111-8_19 [54] Catalá，A.Jaen，J.Mocholí，J.2007图形处理单元上加速蚁群优化算法的策略IEEE进化计算大会论文集492 500 [55] 查普曼，《使用OpenMP：可移植共享内存并行编程》（科学与工程计算）（2007年） [56] Chen，Y.Chen，L.Tu，L.2006挖掘分类规则的并行蚁群算法IEEE粒度计算国际会议论文集IEEE Press Washington，DC 85 90 [57] Chintalapati，高性能集群上的并行蚂蚁（pam），计算机科学课堂讲稿（包括人工智能子系列课堂讲稿和生物信息学课堂讲稿），6466 LNCS pp 270–（2010） [58] Chu，使用HP晶格模型预测3D蛋白质结构的并行蚁群优化，并行进化计算，计算智能研究22 pp 177–（2006） [59] Coello，解决多目标问题的进化算法（2007）·Zbl 1142.90029号 [60] 科尔，《并行与计算智能》第64页–（2010年） [61] Crainic，《第十一届遗传与进化计算年会指南会议录：最新论文》，第2017-2009页 [62] Crainic，《元启发式最新手册》（2002） [63] Craus，多层并行框架，《国际计算杂志》3第3页–（2004） [64] Da Silva，动态资源受限项目调度问题的新顺序和并行算法第1页–（2009） [65] 1997年第七届ICGA会议记录 [66] De Jong，使用遗传算法进行概念学习，机器学习13（2），第161页–（1993）·doi:10.1023/A:1022617912649 [67] Deb，《使用进化算法的多目标优化》（2001年）·Zbl 0970.90091号 [68] Delisle，《比较ACO的并行化：消息传递与共享内存》，第二届混合元启发式国际研讨会，计算机科学讲稿3636页，第1页–（2005a） [69] Delisle，Ant Colony Optimization的共享内存并行实现，第257页–（2005b） [70] Delisle，smp和多核计算机上的多克隆并行蚁群优化，2009年世界自然与生物启发计算大会，第318页–（2009）·doi:10.1109/NABIC.2009.5393729 [71] 设备，高级M。2010 AMD Fusion系列APUhttp://sites.amd.com/us/fusion/APU/Pages/fusion.aspx [72] Doerner，基于并行合作储蓄的蚁群优化-多重搜索和分解方法，《并行处理快报》16（3），第351页–（2006）·doi:10.1142/S0129626406006091 [73] Doerner，《平行数字国际研讨会论文集》第20页–（2005） [74] Dorronsoro，2007年高性能计算与仿真会议，第759页–（2007年） [75] Santos，J.De Lima Junior，F.Magalhaes，R.De Melo，J.Neto，A.2009使用遗传算法、GRASP和强化学习的并行混合实现神经网络国际联合会议论文集2798 2803 [76] Douguet，《自动生成有机小分子的遗传算法：使用进化算法进行药物设计》，《计算机辅助分子设计杂志》14（5），第449页–（2000）·doi:10.1023/A:1008108423895 [77] 杜，用于动态优化的多策略集成粒子群优化，《信息科学》178（15），第3096页–（2008）·Zbl 1283.90047号 ·doi:10.1016/j.ins.2008.01.020 [78] Durillo，《IEEE并行和分布式处理国际研讨会论文集》，2008年。IPDPS 2008第1页–（2008）·doi:10.1109/IPDPS.2008.4536375 [79] Eiben，2002年进化计算大会会议记录，第582页–（2002） [80] Ellab，《多蚁群系统的交换策略》，《信息科学》177（5），第1248页–（2007）·doi:10.1016/j.ins.2006.09.016 [81] Fang，Y.Wu，L.2010物流调度问题的并行蚁群算法2010年多媒体通信国际会议论文集，Mediacom 2010 116 119 [82] Farmahini-Farahani，异步离散粒子群优化的并行可扩展硬件实现，人工智能工程应用23 pp 177–（2010）·doi:10.1016/j.engappai.2009.12.001 [83] Fernando，P.Sankaran，H.Katkoori，S.Keymeulen，D.Stoica，A.Salem，R.Ramesham，R.2008通用遗传算法引擎的可定制FPGA IP核心实现IPDPS 2008年会议记录18 [84] 费雷拉，并行求解组合优化问题：方法和技术（1996）·Zbl 0847.00057号 ·doi:10.1007/BFb0027114 [85] Finck，S.Hansen，N.Ros，R.Auger，A.2009真实参数黑箱优化基准2009：无噪声函数的演示 [86] Flynn，M.1972一些计算机组织及其有效性IEEE计算机交易 [87] 福斯特，NPC，计算机科学讲稿3779 pp 2–（2005） [88] 福斯特，《网格：未来计算基础设施蓝图》（1998年） [89] Fu，J.Lei，L.Zhou，G.2010基于全轮盘赌选择的GPU加速并行蚁群优化算法第三届高级计算智能国际研讨会论文集，IWACI 2010 260 264 [90] Gagne，C.Parizeau，M.Dubreuil，M.2003分布式小猎犬：并行和分布式进化计算的环境第17届高性能计算系统和应用年度国际研讨会论文集 [91] Gaifang，D.Xueliang，F.2010蚂蚁系统的层次并行算法和TSP的局部搜索第二届国际信息科学与工程会议论文集，ICISE2010 4834 4837 [92] Gallardo，《关于模因算法与分枝定界技术的混合》，IEEE系统、人与控制论汇刊，B部分：控制论37（1），第77页–（2007）·doi:10.1109/TSMCB.2006.883266 [93] Gao，D.Gong，G.Han，L.Li，N.2010多核并行蚁群优化在目标分配问题中的应用2010-2010年国际计算机应用与系统建模会议论文集第3卷V3514 V3518 [94] Gao，L.Dong，W.2010旅行商问题的并行变量邻域搜索ICAMS 2010-2010 IEEE高级管理科学国际会议论文集 [95] Garrett，PMF：用于构建单目标和多目标优化的元启发式的多连续框架，《计算机科学讲义》（包括人工智能子系列讲义和生物信息学讲义）6239 pp 351–（2010） [96] Gehlsen，B.Page，B.2001分布式仿真优化框架第33届冬季仿真会议论文集 [97] Georgieva，《全球优化的混合元启发式：比较研究》，《计算机科学讲义》（包括人工智能子系列讲义和生物信息学讲义），5271 LNAI pp 298–（2008） [98] Giacobini，M.Tomassini，M.Tettamanzi，A.2005a随机和小世界结构种群的接管时间曲线2005年遗传和进化计算会议论文集ACM 1333 1340 [99] Giacobini，正则格的细胞进化算法中的选择强度，IEEE进化计算汇刊9，5 pp 489–（2005b）·doi:10.1109/TEVC.2005.850298 [100] Gomes，最近字符串问题的并行多部分算法，计算机与运筹学35（11）第3636页–（2008）·Zbl 1209.92024号 ·doi:10.1016/j.cor.2007.04.002 [101] Gropp，《使用MPI：使用消息传递接口的可移植并行编程》（1994年） [102] Gropp，《使用MPI-2:消息传递接口的高级功能》（1999） [103] 格罗索，Java RMI（2001） [104] Grouchy，P.Thangavelautham，J.D’Eleuterio，G.2009使用系统发育物种形成和物种条形码的高维基因组岛模型第十一届遗传和进化计算年会论文集GECCO’09，ACM 1355 1362 [105] Guarracino，M.R.Cifarelli，C.Seref，O.Pardalos，P.M.2006基因组和蛋白质组问题的并行分类方法高级信息网络与应用国际会议成果 [106] Gunes，基于蚂蚁的聚类方法的并行化，Kybernetes 39（4）pp 656–（2010）·数字对象标识代码：10.1108/03684921011036844 [107] Guo，H.Lu，Q.Wu，J.Huang，X.Qian，P.2009用平行蚁群解决2D HP蛋白质折叠问题第二届国际生物医药工程与信息学会议论文集1 5 [108] Hamdani，T.Alimi，A.Karray，F.2006带有双编码染色体和新的特征选择评估函数的分布式遗传算法2006年IEEE进化计算大会论文集。CEC 2006 581 588 [109] Harding，GPU上的快速遗传编程，遗传编程4445（3）pp 90–（2007）·doi:10.1007/978-3-540-71605-19 [110] Harding，图像处理用GPU的遗传编程，《高性能系统架构国际期刊》1（4），第231页–（2008）·doi:10.1504/IJHPSA.2008.024207 [111] Harding，S.Banzhaf，W.2009使用CUDA Risco-Martín，J.L.Garnica，O.WPABA'09在GPU上进行分布式遗传编程：第二届并行架构和仿生算法国际研讨会论文集1 10 [112] He，2页交叉数问题的遗传算法并行化，《并行与分布式计算杂志》67（2），第229页–（2007）·Zbl 1158.68541号 ·doi:10.1016/j.jpdc.2006.08.002 [113] Hereford，2006年IEEE进化计算大会会议记录第1678页–（2006） [114] 赫里福德，Swarm Robotics from Biology to Robotics第1页-（2010） [115] Hijaze，M.Corne，D.2009异步分布式进化算法的拓扑和迁移方案研究世界自然与生物启发计算大会论文集IEEE Press Washington，DC [116] Hiroyasu，进化多目标优化第201页–（2005）·doi:10.1007/1-84628-137-79 [117] 2005网格计算进展-EGC 2005，计算机科学讲稿 [118] Homberger，多层无约束批量问题的并行遗传算法，计算信息杂志20（1），第124页–（2008）·Zbl 1243.90063号 ·doi:10.1287/ijoc.1070.0224 [119] Homberger，J.Gehring，H.2008无容量仓库选址问题的两级并行遗传算法夏威夷国际系统科学年会论文集 [120] 洪伟，《世界计算机科学和信息工程大会论文集》，第602页–（2009年） [121] Huang，H.Tsai，C.Lin，S.2009基于Sopc的并行精英遗传算法用于自主全向移动机器人的全局路径规划2009 IEEE系统、人和控制学国际会议论文集IEEE Press Piscataway，NJ 1959 1964 [122] Hung，分支定界法和禁忌搜索算法的异构协同并行搜索，《全局优化杂志》51（1），第133页–（2010）·Zbl 1230.90162号 ·doi:10.1007/s10898-010-9626-5 [123] Ibri，用于综合应急车辆调度和覆盖问题的并行混合ant-tabu算法，国际创新计算与应用杂志2（4），第226页–（2010）·doi:10.1504/IJICA.2010.036810 [124] 伊斯兰，2006年IEEE进化计算大会会议记录第2347页–（2006） [125] Jaimes，MRMOGA：基于使用多分辨率、并发性和计算的新型并行多目标进化算法：实践与经验19（4）第397页–（2007）·doi:10.1002/第1107页 [126] James，二次分配问题的顺序和并行路径重新连接算法，IEEE智能系统20第58页–（2005）·doi:10.1109/MIS.2005.74 [127] Janson，组合优化中的进化计算3906 pp 111–（2006）·doi:10.1007/11730095_10 [128] Jewajinda，Y.Chongstitvatana，P.2008细胞紧凑型遗传算法的FPGA实现2008年NASA/ESA自适应硬件和系统会议论文集IEEE计算机学会，美国华盛顿385 390 [129] Jiménez，Evolvable agents:a framework for peer-to-peer evolutional algorithms，Parallel and Distributed Computational Intelligence，计算智能研究269 pp 43–（2010）·Zbl 1198.68296号 ·doi:10.1007/978-3642-10675-03 [130] Jin，C.Vecchiola，C.Buyya，R.2008 MRPGA：用于并行化遗传算法的mapreduce扩展IEEE电子科学国际会议论文集214 221 [131] Jovanovic，最小权重顶点覆盖问题基于岛屿的多群体蚂蚁算法的不同拓扑比较，《计算机上的WSEAS事务》9（1），第83页–（2010） [132] Kalinli，用于确定各种微带天线谐振频率的基于并行蚁群优化算法的神经方法，《电磁学》30（5），第463页–（2010）·doi:10.1080/02726343.2010.483939 [133] Karnan，M.Gopal，N.2010混合马尔可夫随机场与并行蚁群优化和模糊C方法用于MRI脑图像分割2010 IEEE国际计算智能与计算研究会议论文集，ICCIC 2010 718 721 [134] 卡普，《测量并行处理器性能》，《ACM通信》33（5），第539页–（1990）·数字对象标识代码：10.1145/78607.78614 [135] Khouadjia，第25届IEEE国际并行和分布式处理研讨会（IPDPS’11）会议记录，自然启发分布式计算研讨会（NIDISC’11）（2011） [136] Kokosiñski，Z.Kwarciany，K.2007关于使用并行遗传算法对图进行和着色的研究第八届自适应和自然计算算法国际会议论文集，第一部分ICANNGA’07，柏林斯普林格-弗拉格，海德堡211 219·Zbl 1110.05034号 [137] Krömer，P.Snášel，V.Platoš，J.Abraham，A.2011年cuda平台差异进化的多线程实现第13届遗传和进化计算年会论文集GECCO’11，ACM，纽约1595 1602 [138] Langdon，W.，2010在图形处理单元上使用并行遗传编程进行大规模生物信息学数据挖掘并行和分布式计算智能，计算智能研究269 Springer-Verlag，Berlin，Heidelberg 113 141·兹比尔1200.68192 [139] Langdon，W.Banzhaf，W.2008 GPU图形卡上遗传编程的SIMD解释器第十一届欧洲遗传编程会议论文集Springer-Verlag，Berlin，Heidelberg 73 85 [140] Laredo，对等进化算法的抗扰动能力，《高性能系统体系结构国际期刊》1第260页–（2008a）·doi:10.1504/IJHPSA.2008.024210 [141] Laredo，J.Eiben，A.Steen，M.Castillo，P.Mora，A.Merelo，J.2008年b P2P进化算法：解决硬优化问题中大型实例的合适方法第14届国际Euro-Par并行处理会议论文集2008年Euro-Par'，Springer-Verlag，Berlin，Heidelberg 622 631 [142] Lässig，《第十一届自然并行问题解决国际会议论文集：第一部分，第234页–（2010）》 [143] Lässig，《第十二届遗传与进化计算年会论文集》第1105页–（2010b）·数字对象标识代码：10.1145/1830483.1830687 [144] Lässig，J.Sudholt，D.2011后代种群的自适应种群模型和并行进化算法FOGA11会议录·Zbl 1369.68316号 [145] Lau，W.Lee，K.Leung，K.2006基于混合遗传并行编程的逻辑电路合成器GECCO’06：第八届遗传与进化计算年会论文集ACM出版社，纽约839 846 [146] León，C.Miranda，G.Segura，C.2009二维布局问题的模因算法和基于岛屿的并行超启发式模型GECCO’09：第十一届遗传与进化计算年度会议论文集ACM，纽约1371 1378 [147] Lewis，T.Magoulas，G.2009使用GPU最小化基于循环图的遗传编程总运行时间的策略第11届遗传和进化计算年会论文集GECCO’09 1379 1386 [148] Li，J.Wang，X.He，R.Chi，Z.2007a基于GPU加速的高效细粒度并行遗传算法2007年IFIP网络与并行计算国际会议论文集NPC’07，IEEE计算机学会，华盛顿特区855 862 [149] Li，J.Zhang，L.Liu，L.2009基于GPU加速的细粒度模型的并行免疫算法——2009年第四届创新计算、信息和控制国际会议论文集ICICIC’09，IEEE计算机学会，华盛顿特区683 686 [150] Li，N.Gao，D.Gong，G.Chen，Z.2010基于TBB多核平台的并行蚁群算法的实现Proceedings-2010 International Forum on Information Technology and Applications，IFITA 2010 Vol.1 177 180 [151] Li，X.Yu，X.Luo，X.2007b矢量量化码本设计蚁群优化的并行实现第三届自然计算国际会议论文集IEEE计算机学会787 791 [152] Li，Z.Bai，H.2010物流配送路线优化的多蚁群优化算法2010年第二届计算智能与自然计算国际会议论文集，CINC 2010 Vol.1 141 144 [153] Liefooghe，多目标优化协同方法的元启发式，物流中的不确定性处理和应用，《运筹学杂志》第9期第1页–（2010）·Zbl 1217.90160号 [154] Lim，使用网格计算的高效分层并行遗传算法，《未来一代计算机系统》23（4）pp 658–（2007）·doi:10.1016/j.未来.2006.10.008 [155] Limmer，《第五届国际计算与智能进展会议论文集》，pp 170–（2010） [156] Liu，C.Li，L.Xiang，Y.2008移动Ad Hoc网络中基于并行蚁群算法优化的多路径路由协议研究第五届信息技术国际会议论文集：新一代1006 1010 [157] Liu，C.Sun，Y.Zhang，C.2008b具有可变尺度学习和排名个体平衡策略的混沌并行遗传算法2008年第二届智能信息技术应用国际研讨会论文集，第01卷IITA’08，IEEE计算机学会，华盛顿特区818 822 [158] Llorá，并行和分布式计算智能，计算智能研究269 pp 11–（2010）·Zbl 1202.68474号 ·doi:10.1007/978-3642-10675-02 [159] Lombrana，D.Vega，F.Fernández，F.Trujillo，L.Olague，G.Araujo，L.Castillo，P.Merelo，J.Sharman，K.2009通过桌面网格计算和虚拟化免费增加GP计算能力2009年第17届欧微并行、分布式和基于网络的处理国际会议论文集华盛顿特区419 423 [160] Lopez，通过并行分散搜索解决特征子集选择问题，《欧洲运筹学杂志》169页477–（2006）·Zbl 1079.90174号 ·doi:10.1016/j.ejor.2004.08.010 [161] López-Ibánez，岩土工程特别出版物187 pp 462–（2009） [162] Lucka，车辆路径问题的异步通信多线程蚁群优化，Komunicacie 11（4）pp 5–（2009） [163] Lukasiewycz，M.2009 Java元启发式优化框架http://www.opt4j.org [164] Lukasik，S.Kokosinski，Z.Swieton，G.2008图形着色问题的并行模拟退火算法计算机科学课堂讲稿（包括人工智能子系列课堂讲稿和生物信息学课堂讲稿） [165] Luke，S.Panait，L.Balan，G.2007 ECJ 16：基于Java的进化计算研究系统网址：http://cs.gmu.edu/ [166] Luna，并行进化多目标优化，并行进化计算22 pp 33–（2006）·doi:10.1007/3-540-32839-42 [167] Luna，使用基于网格的遗传算法解决大规模现实通信问题，工程优化40（11）pp 1067–（2008）·doi:10.1080/03052150802294581 [168] Luo，Z.Liu，H.2006图形硬件上3-SAT问题的细胞遗传算法和局部搜索IEEE进化计算大会论文集，2006年。CEC 2006 2988 2992 [169] Luong，T.Melab，N.Talbi，E.-G.2010年基于GPU的进化算法岛模型GECCO’10：第十二届遗传与进化计算年度会议论文集，纽约，1089 1096 [170] Luque，G.Alba，E.2010分布式进化算法的选择压力和接管时间第十二届遗传和进化计算年会论文集ACM 1083 1088 [171] Luque，并行遗传算法。理论与现实应用（2011）·Zbl 1232.68005号 [172] Luque，G.Alba，E.Dorronsoro，B.2009用于组合优化的细胞遗传算法的异步并行实现第十一届遗传与进化计算年会论文集ACM 1395 1402 [173] Luque，基于轨迹的元启发式新并行合作模型，分布式计算和人工智能79 pp 559–（2010）·doi:10.1007/978-3-642-14883-571 [174] Luque，G.Luna，F.Alba，E.Nesmachnow，S.2011探索基于轨迹的元启发式并行合作模型的准确性——2011年第13届计算机辅助系统理论国际会议论文集，EUROCAST [175] MacCallum，引入Perl遗传编程系统——元进化能解决膨胀问题吗？，遗传程序设计1第17页–（2003）·兹比尔1033.68635 [176] Maitre，O.Baumes，L.Lachiche，N.Corma，A.Collet，P.2009第11届遗传与进化计算年会论文集GPGPU卡上进化算法的粗粒度并行化GECCO’09，ACM，纽约1403 1410 [177] Man-Leung，2006年IEEE进化计算大会会议记录第2973页–（2006） [178] Mansour，N.Haidar，G.2010考试时间表并行元启发式算法——2010年第6届国际自然计算会议，ICNC 2010年第1卷471 475 [179] Martins，并行组合优化第301页–（2006）·doi:10.1002/9780470053928.ch12 [180] McGeoch，实验算法，ACM通信50（11），第27页–（2007）·数字对象标识代码：10.1145/1297797.1297818 [181] McGeoch，算法百科全书（2008） [182] Melab，计算网格上的并行协作元启发式：一个案例研究：双目标flow-shop问题，并行计算32 pp 643–（2006a）·doi:10.1016/j.parco.2006.01.003 [183] Melab，N.Talbi，E.G.Mezmaz，M.S.Wei，B.2006b P2P系统上的并行混合多目标元启发式生物启发算法和应用手册Chapman&Hall/CRC Taylor&Francis 649 663 [184] Mendes，R.Mohais，A.S.2005 DynDE:动态优化问题的差分进化 [185] Mirghania，基于并行进化策略的模拟优化方法，用于解决地下水资源识别问题，《水资源进展》32（9），第1373–（2009）页·doi:10.1016/j.advwatres.2009.06.001 [186] Mocholí，J.Martínez，J.Canós，J.2005定向问题的网格蚁群算法IEEE进化计算大会论文集IEEE Press 942 949 [187] Mohammed，自适应任意响应FIR滤波器的基于硬件的遗传进化，软计算应用11 pp 842–（2011）·doi:10.1016/j.asoc.2010.01.004 [188] 蒙哥马利，实验设计与分析（2000） [189] Mostaghim，并行和分布式计算智能，计算智能研究269，第165页–（2010）·兹比尔1200.68049 ·doi:10.1007/978-3642-10675-08 [190] Muelas，S.Pena，J.M.Robles，V.LaTorre，A.2008 Voronoi-用于解决实数编码欺骗问题的初始化岛屿模型第十届遗传和进化计算年会论文集ACM 993 1000 [191] Mueller，C.Baumgartner，B.Ofenbeck，G.Schrader，B.Sbalzarini，I.2009 pCMALib:具有协方差矩阵自适应的进化策略的并行fortran 90库第十一届遗传与进化计算年会论文集GECCO [192] Munawar，A.Wahib，M.Munetomo，M.Akama，K.2008《2008年第十届IEEE高性能计算与通信国际会议论文集》，美国哥伦比亚特区华盛顿IEEE计算机学会131 138·Zbl 1159.68628号 [193] Munawar，使用nVidia CUDA框架解决MAX-SAT问题的遗传算法和局部搜索的混合，《遗传编程和进化机器》10 pp 391–（2009）·doi:10.1007/s10710-009-9091-4 [194] Munshi，OpenCL规范1 pp l1–（2009） [195] Narasimhan，H.2009并行人工蜂群（pabc）算法2009年世界自然与生物启发计算大会论文集，NABIC 2009 306 311 [196] Nebro，多目标元启发式MOEA/D并行化研究，学习与智能优化6073 pp 303–（2010）·doi:10.1007/978-3642-13800-332 [197] Nebro，A.J.Durillo，J.J.Luna，F.Dorronsoro，B.Alba，E.2006多目标优化的细胞遗传算法自然启发的优化合作策略研讨会论文集（NICSO 2006）Citeser 25 36·Zbl 1176.90552号 [198] Nebro，MOCell:一种用于多目标优化的细胞遗传算法，《国际智能系统杂志》24（7）pp 726–（2009）·Zbl 1176.90552号 ·doi:10.1002/int.20358 [199] Nebro，生物信息学和计算生物学网格计算第357页–（2008a） [200] Nebro，使用基于网格的遗传算法组装DNA片段，计算机与运筹学35（9）第2776页–（2008b）·Zbl 1144.92311号 ·doi:10.1016/j.cor.2006.12.011 [201] Nedjah，并行进化计算（2006）·数字对象标识代码：10.1007/3-540-32839-4 [202] Nesmachnow，使用并行CHC进化算法在异构计算和网格环境中调度，计算智能28（2），第131页–（2012a）·doi:10.1111/j.1467-8640.2012.00410.x [203] Nesmachnow，《应用于可靠通信网络设计的进化算法》，《自然-智能应用和知识发现的启发信息学：商业、科学和工程的启示》39（7），第831页–（2007） [204] Nesmachnow，《自然-智能应用和知识发现的启发信息学：商业、科学和工程的启示》，第323页–（2009年）·doi:10.4018/978-1-60566-705-8.ch014 [205] Nesmachnow，《使用进化算法的异构计算调度》，《软计算》15（4），第685页–（2011）·doi:10.1007/s00500-010-0594-y [206] Nesmachnow，一种用于异构计算和网格调度的并行微型CHC进化算法，应用软计算杂志12 pp 626–（2012b）·doi:10.1016/j.asoc.2011.09.22 [207] Nesmachnow，S.Iturriaga，S.2012使用基于区域分解的并行微进化算法的多目标网格调度。国际网格与实用计算杂志（即将出版） [208] Nguyen，自适应细胞模因算法，进化计算17（2），第231页–（2009）·doi:10.1162/evco.2009.17.2.231 [209] NVIDIA，CUDA Compute Unified Device Architecture Programming Guide，NVIDIA33 pp 129–（2007） [210] Owens，J.D.Luebke，D.Govindaraju，N.Harris，M.Krüger，J.Lefohn，A.E.Purcell，T.J.2007图形硬件通用计算调查计算机图形论坛26 80 113 [211] Ozbakir，并行装配线平衡问题的蚁群算法，应用软计算期刊11（3）第3186页–（2011）·doi:10.1016/j.asoc.2010.12.021 [212] Parejo，元启发式优化框架：调查和基准，软计算-基础、方法和应用的融合16（3）pp 527–（2012） [213] Payne，J.L.Eppstein，M.J.2007使用配对近似预测空间结构种群的接管动力学2007年GECCO会议论文集遗传和进化计算指南ACM 2557 2564 [214] Pedemonte，广义Steiner问题的细胞蚁群优化，国际创新计算与应用杂志2（3），第188页–（2010）·doi:10.1504/IJICA.2010.033650 [215] 彭，ICCET 2010-2010会议记录4 pp V4436–（2010） [216] 彭，图像配准的约束蚁群算法，智能计算国际会议，计算机科学讲稿4115 pp 1–（2006） [217] 彭，最优布局问题的蚁群搜索算法，第一届自然计算进展国际会议，计算机科学讲稿3611页1229–（2005） [218] Perez，C.Miguel，J.Mendiburu，A.2009评估细胞宽带引擎作为运行分布算法估计的平台第11届年度会议论文集遗传和进化计算会议指南：最新论文GECCO [219] Pospíchal，P.Jaros，J.Schwarz，J.2010a CUDA架构上的并行遗传算法进化计算的应用Springer-Verlag 442 451 [220] chal，P.Schwarz，J.Jaros，J.2010b并行遗传算法求解0/1背包问题在GPU上运行第16届国际软计算会议论文集MENDEL 2010布尔诺理工大学64 70 [221] Rardin，启发式优化算法的实验评估：教程，《启发式杂志》7（3），第261页–（2001）·Zbl 0972.68634号 ·doi:10.1023/A:1011319115230 [222] Rausch，一种并行遗传算法，用于发现遗传标记中指示多因素疾病易感性的模式，计算机。《生物医学》第38页，第826页–（2008年）·doi:10.1016/j.com.pbiomed.2008.04.011 [223] Reinellt，TSPLIB——一个旅行推销员问题库，ORSA——《计算杂志》3第376页——（1991）·Zbl 0775.90293号 ·doi:10.1287/ijoc.3.4.376 [224] Ribeiro，GRASP启发式的高效并行协作实现，并行计算33（1），第21页–（2007）·doi:10.1016/j.parco.2006.11.007 [225] Risco-Martin，嵌入式系统中优化动态数据类型的并行进化算法，软计算-基础、方法和应用的融合12（12）pp 1157–（2008） [226] Risco-Martin，J.Colmenar，J.Gonzalo，R.2009嵌入式系统中优化动态内存管理器的并行进化算法WPABA'09：第二届并行架构和仿生算法国际研讨会论文集（WPABA 2009）马德里Complutense大学，罗利，北卡罗来纳州，美国，2009年9月12-16日21 30 [227] Robilliard，图形处理单元的遗传编程，遗传编程和进化机器10（4），第447页–（2009）·doi:10.1007/s10710-009-9092-3 [228] Roozman，第九届人工智能和软计算国际会议，计算机科学讲稿5097 pp 681–（2008） [229] 鲁道夫，生物医学会（2006） [230] Sadeg，一种并行蜜蜂群优化元启发式的选择性方法；应用于MAX-W-SAT，国际J.Innov。计算。申请。第1页146页–（2007年）·doi:10.1504/IJICA.2007.016796 [231] Sait，评估超大规模集成电路单元布局的并行模拟进化策略，数学建模与算法杂志6（3），第433页–（2007）·Zbl 1149.90131号 ·doi:10.1007/s10852-007-9064-7 [232] Sait，随机进化的并行策略，《通用计算机科学杂志》14（15）pp 2471–（2008） [233] Salmani，M.Kamal，M.Fakhraie，S.Ahmadabadi，M.2006基于SOPC的并行遗传算法2006年IEEE进化计算大会论文集，CEC 2006 2800 2806 [234] Sasaki，D.Keane，A.Shahpar，S.2006使用网格启用环境对压缩机级进行多目标进化优化。第44届AIAA航空航天科学会议和图表1 18 [235] Segura，用多目标进化算法的并行合作策略优化DFCN广播协议，进化多准则优化，第五届国际会议，EMO 2009，法国南特，2009年4月7日至10日。计算机科学论文集，讲稿5467 pp 305–（2009） [236] Segura，频率分配问题的并行超启发式，Memetic Computing 3（1）pp 33–（2011a）·doi:10.1007/s12293-010-0044-5 [237] Segura，C.Segredo，E.León，C.2011b二维装箱问题的基于并行岛的多目标模因算法第13届遗传与进化计算年会论文集GECCO’11，ACM 1611 1618 [238] 夏罗，《优化中的重启策略：并行和串行案例》，《并行计算》37（1），第60页–（2011）·Zbl 1211.68507号 ·doi:10.1016/j.parco.2010.08.004 [239] Sinha，地下水修复的多尺度岛屿注入遗传算法，《水资源进展》30（9）pp 1933–（2007）·doi:10.1016/j.advwatres.2007.03.006 [240] Skolicki，Z.DeJong，K.A.2005迁徙规模和间隔对岛屿模型的影响第七届遗传和进化计算年会论文集ACM 1295 1302 [241] Subramanian，《同时提货和交货的车辆路径问题的并行启发式算法》，《计算机与运营研究》37（11），第1899页–（2010）·Zbl 1188.90041号 ·doi:10.1016/j.cor.2009.10.011 [242] Suganthan，CEC 2005实参数优化特别会议的问题定义和评估标准，技术报告KanGAL报告2005005（南阳技术）第2005-2005页 [243] Talbi，并行组合优化（2006）·数字对象标识代码：10.1002/0470053925 [244] Talbi，COSEARCH:并行合作元启发式，《数学建模与算法杂志》5（1），第5页–（2006）·Zbl 1099.68742号 ·doi:10.1007/s10852-005-9029-7 [245] Talbi，《在计算网格上使用并行混合元启发式设计蜂窝网络》，《计算机通信》30（4）第698页–（2007）·doi:10.1016/j.comcom.2006.08.017 [246] Tanese，R.1989分布式遗传算法第三届国际遗传算法会议论文集Morgan Kaufmann Publishers 434 439 [247] Tang，K.Yao，X.Suganthan，P.N.MacNish，C.Chen，Y.P.Chen，C.M.Yang，Z.2007a CEC 2008年特别会议和大型全局优化竞赛的基准函数 [248] Tang，水资源应用中快速稳健进化多目标优化的并行化策略，水资源进展30（3）pp 335–（2007b）·doi:10.1016/j.advwatres.2006.06.006 [249] Tantar，计算网格上蛋白质结构预测的并行混合遗传算法，《未来一代计算机系统》23（3），第398页–（2007）·doi:10.1016/j.future.2006.09.001 [250] Taskova，计算机科学课堂讲稿（包括人工智能子系列课堂讲稿和生物信息学课堂讲稿），第398页–（2010年） [251] Thain，《网格计算：实现全球基础设施》（2002年） [252] Tsutsui，带局部搜索和并行化的二次分配问题的狡猾蚂蚁系统，第二届模式识别和机器智能国际会议，计算机科学讲稿4815 pp 269–（2007） [253] Tsutsui，对称多处理二次分配问题的并行蚁群优化，第六届蚁群优化和群智能国际会议，计算机科学讲义5217 pp 363–（2008） [254] 2010年Tsutsui，S.在多核处理器平台上并行进化算法第九届人工进化国际会议论文集Springer-Verlag Berlin，Heidelberg 61 73 [255] Tsutsui，S.Fujimoto，N.2009利用GPU计算通过遗传算法解决二次分配问题：案例研究GECCO’09：第十一届遗传与进化计算年会论文集 [256] Tsutsui，多核处理器上的并行蚁群优化算法，计算机科学讲义6234 pp 488–（2010）·doi:10.1007/978-3642-15461-48 [257] Tu，多线程实现的粒子群优化并行计算模型，《应用专家系统》38页5858–（2011）·doi:10.1016/j.eswa.2010.11.037 [258] Urlings，复杂混合柔性流线问题的遗传算法，国际元启发式杂志1第253页–（2008） [259] Uzsoy，车间调度问题基准，《欧洲运筹学杂志》109页137–（1998）·兹比尔0951.90022 ·doi:10.1016/S0377-2217（97）00019-2 [260] Van Luong，结合国际计算机系统和应用会议（AICCSA）举办的新兴计算环境并行优化研讨会（POECE）（2010年） [261] Velte，《云计算，实用方法》（2010年） [262] Verma，A.Llorá，X.Venkataraman，S.Goldberg，D.Campbell，R.2010通过数据密集型计算扩展eCGA模型构建IEEE进化计算大会论文集IEEE Press Washington，DC 18 [263] Vidal，P.Alba，E.2010a细胞遗传算法的多GPU实现IEEE进化计算大会论文集17 [264] 维达尔，《自然启发的优化合作策略》（NICSO 2010），第223页–（2010b）·Zbl 1191.68839号 ·doi:10.1007/978-3-642-12538-6_19 [265] Vrajitoru，D.2010多智能体环境下的共享内存遗传算法第十二届遗传与进化计算年会论文集ACM 1097 1104 [266] 瓦格纳，自适应和自然计算算法，第538页–（2005年）·doi:10.1007/3-211-27389-1_130 [267] Walton，M.Grewal，G.Darlington，G.2010第十二届年度遗传与进化计算会议论文集《基于FPGA的分散搜索并行实现》，GECCO’10 1075 1082 [268] Wang，带OpenMP的并行MPSO自适应版本，用于解决无容量设施位置问题，第2387页–（2008） [269] Wang，Z.2009可靠性加速：具有检查点的并行应用的有效度量PDCAT IEEE计算机学会论文集247 254 [270] Weis，并行和分布式处理国际研讨会，第1页–（2009年） [271] Weise，第二届生物启发优化方法及其应用国际会议论文集，BIOMA 2006，第157页–（2006） [272] Whitley，进化算法概述：实际问题和常见陷阱，信息与软件技术43（14），第817页–（2001）·doi:10.1016/S0950-5849（01）00188-4 [273] Whitley，D.Chicano，F.Alba，E.Luna，F.2010频率分配问题的基本情况第12届遗传和进化计算年会论文集GECCO’10，ACM，纽约1409 1416 [274] Wilson，G.Banzhaf，W.2008线性遗传编程GPGPU，发表于2008年IEEE进化计算大会的微软Xbox 360会议记录。CEC 2008。（IEEE计算智能世界大会）378 385 [275] Wilson，G.Banzhaf，W.2009基于CPU和GPU的遗传编程在异构设备上的部署第11届年度会议论文集遗传和进化计算会议指南GECCO’09，ACM，纽约2531 2538 [276] Wilson，基于准确性的分类器适应度，进化计算3（2）第149页–（1995）·doi:10.1162/evco.1995.3.2.149 [277] Wirawan，A.Keong，K.Schmidt，B.2008细胞宽带引擎上的并行DNA序列比对第七届并行处理和应用数学国际会议论文集PPAM’07，Springer-Verlag，Berlin，Heidelberg 1249 1256 [278] Wong，M.Wong，T.2009在图形处理单元上实现并行遗传算法智能和进化系统Springer Berlin，Heidelberg 197 216·Zbl 1170.68660号 [279] Xhafa，分布式计算环境中调度的元启发式（2008）·doi:10.1007/978-3-540-69277-5 [280] Xiong，J.Liu，C.Chen，Z.2008基于消息传递接口的新型并行蚁群优化算法2008年亚太计算智能与工业应用研讨会论文集第2卷178 182 [281] 熊，基于消息传递接口的改进并行蚁群优化，计算机科学讲义6145（1）pp 249–（2010）·doi:10.1007/978-3642-13495-131 [282] 杨，用于公交网络优化的并行蚁群算法，计算机辅助土木和基础设施工程22（1），第44页–（2007）·文件编号：10.1111/j.1467-8667.2006.00469.x [283] Yu，多站点车辆路径问题的并行改进蚁群优化，运筹学学会杂志62（1），第183页–（2011）·doi:10.1057/jors.2009.161 [284] Yu，Q.Chen，C.Pan，Z.2005可编程图形硬件上的并行遗传算法自然计算进展论文集，第一届国际会议，ICNC 2005，第三部分，计算机科学讲义3612 Springer 1051 1059 [285] Zhang，MOEA/D:基于分解的多目标进化算法，IEEE进化计算汇刊11（6），第712页–（2007）·doi:10.1109/TEVC.2007.892759 [286] Zhang，Q.Liu，W.Li，H.2009新版MOEA/D在CEC09无约束MOP测试实例上的性能IEEE进化计算大会论文集，2009年。CEC’09 IEEE 203 208 [287] Zhao，B.Guo，C.Zhang，P.Cao，Y.2005用于无功优化的分布式协同粒子群优化算法中国电气工程学会学报25 21 1 7 [288] 赵，旅行商问题的并行免疫算法及其在冷轧调度中的应用，《信息科学》181 pp 1212–（2011）·doi:10.1016/j.ins.2010.12.003 [289] 赵，一种用于选址的并行蚁群优化算法，《地理学报与制图》39（3）pp 322–（2010） [290] 朱，第一届ACM/SIGEVO遗传和进化计算峰会会议记录第09页–（2009） [291] Zhu，W.Curry，J.2009利用图形硬件加速实现非线性函数优化的并行蚁群2009 IEEE系统、人与控制论国际会议论文集IEEE出版社1803 1808 [292] Zhu，Y.Zhang，J.Li，L.Peng，W.2010基于云模型的长链WSN多蚁群路由优化2010年第六届无线通信、网络和移动计算国际会议论文集，WiCOM 2010 [293] Zola，J.Trystram，D.Tchernykh，A.Brizuela，C.2006第20届国际并行与分布式处理研讨会论文集：通过模拟退火进行局部系统发育搜索的并行多序列比对 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。