Multi-objective genetic algorithms in the study of the genetic code’s adaptability (2018)
- Authors:
- Autor USP: TINÓS, RENATO - FFCLRP
- Unidade: FFCLRP
- DOI: 10.1016/j.ins.2017.10.022
- Subjects: CÓDIGO GENÉTICO; ALGORITMOS GENÉTICOS
- Keywords: GENETIC CODE; GENETIC ALGORITHMS; LEXICOGRAPHIC APPROACH; MULTI-OBJECTIVE GENETIC ALGORITHM
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Information Sciences
- ISSN: 0020-0255
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 425, p. 48-61, 2018
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
OLIVEIRA, Lariza Laura de e FREITAS, Alex A. e TINÓS, Renato. Multi-objective genetic algorithms in the study of the genetic code’s adaptability. Information Sciences, v. 425, p. 48-61, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.10.022. Acesso em: 23 jan. 2026. -
APA
Oliveira, L. L. de, Freitas, A. A., & Tinós, R. (2018). Multi-objective genetic algorithms in the study of the genetic code’s adaptability. Information Sciences, 425, 48-61. doi:10.1016/j.ins.2017.10.022 -
NLM
Oliveira LL de, Freitas AA, Tinós R. Multi-objective genetic algorithms in the study of the genetic code’s adaptability [Internet]. Information Sciences. 2018 ; 425 48-61.[citado 2026 jan. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.10.022 -
Vancouver
Oliveira LL de, Freitas AA, Tinós R. Multi-objective genetic algorithms in the study of the genetic code’s adaptability [Internet]. Information Sciences. 2018 ; 425 48-61.[citado 2026 jan. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.10.022 - Generalized asymmetric partition crossover (GAPX) for the asymmetric TSP
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.ins.2017.10.022 (Fonte: oaDOI API)
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