On the performance of linkage-tree genetic algorithms for the multidimensional knapsack problem (2014)
- Autores:
- Autor USP: DELBEM, ALEXANDRE CLÁUDIO BOTAZZO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.neucom.2014.04.069
- Assuntos: SISTEMAS EMBUTIDOS; COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA; ROBÓTICA
- Idioma: Inglês
- Imprenta:
- Fonte:
- Título do periódico: Neurocomputing
- ISSN: 0925-2312
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 146, p. 17-29, dez. 2014
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
MARTINS, Jean P e FONSECA, Carlos M e DELBEM, Alexandre Cláudio Botazzo. On the performance of linkage-tree genetic algorithms for the multidimensional knapsack problem. Neurocomputing, v. 146, p. 17-29, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.04.069. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Martins, J. P., Fonseca, C. M., & Delbem, A. C. B. (2014). On the performance of linkage-tree genetic algorithms for the multidimensional knapsack problem. Neurocomputing, 146, 17-29. doi:10.1016/j.neucom.2014.04.069 -
NLM
Martins JP, Fonseca CM, Delbem ACB. On the performance of linkage-tree genetic algorithms for the multidimensional knapsack problem [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 146 17-29.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.04.069 -
Vancouver
Martins JP, Fonseca CM, Delbem ACB. On the performance of linkage-tree genetic algorithms for the multidimensional knapsack problem [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 146 17-29.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.04.069 - A new approach based on genetic ensemble feature selection to construct neural network ensembles: an application to gustative sensors
- Algoritmos evolutivos e modelo hp para predição de estruturas de proteínas
- Parallel multi-objective approaches for inferring phylogenies
- A comparison of linkage-learning-based genetic algorithms in multidimensional knapsack problems
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.neucom.2014.04.069 (Fonte: oaDOI API)
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