Multi-objective genetic algorithms: a way to improve the convergence rate (2006)
- Autores:
- Autor USP: AUGUSTO, OSCAR BRITO - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.1016/j.engappai.2006.01.010
- Assuntos: ALGORITMOS GENÉTICOS; PARETO OTIMALIDADE
- Idioma: Inglês
- Imprenta:
- Fonte:
- Título do periódico: Engineering Applications of Artificial Intelligence
- ISSN: 0952-1976
- Volume/Número/Paginação/Ano: v.19, p. 501-510, 2006
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
AUGUSTO, Oscar Brito et al. Multi-objective genetic algorithms: a way to improve the convergence rate. Engineering Applications of Artificial Intelligence, v. 19, p. 501-510, 2006Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2006.01.010. Acesso em: 18 set. 2024. -
APA
Augusto, O. B., Rabeau, S., Dépincé,, & Bennis, F. (2006). Multi-objective genetic algorithms: a way to improve the convergence rate. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 19, 501-510. doi:10.1016/j.engappai.2006.01.010 -
NLM
Augusto OB, Rabeau S, Dépincé, Bennis F. Multi-objective genetic algorithms: a way to improve the convergence rate [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2006 ;19 501-510.[citado 2024 set. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2006.01.010 -
Vancouver
Augusto OB, Rabeau S, Dépincé, Bennis F. Multi-objective genetic algorithms: a way to improve the convergence rate [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2006 ;19 501-510.[citado 2024 set. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2006.01.010 - Análise de cenários futuros utilizando critérios da teoria da decisão
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.engappai.2006.01.010 (Fonte: oaDOI API)
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