Artificial neural network based crossover for evolutionary algorithms (2020)
- Autor:
- Autor USP: TINÓS, RENATO - FFCLRP
- Unidade: FFCLRP
- DOI: 10.1016/j.asoc.2020.106512
- Subjects: ALGORITMOS; REDES NEURAIS; OPERADORES; ALGORITMOS GENÉTICOS
- Keywords: Evolutionary algorithms; Artificial neural networks; Recombination operators; Radial basis function network; Genetic algorithms
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Applied Soft Computing
- ISSN: 1568-4946
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 95, art. 106512, 2020
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
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ABNT
TINÓS, Renato. Artificial neural network based crossover for evolutionary algorithms. Applied Soft Computing, v. 95, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106512. Acesso em: 19 set. 2024. -
APA
Tinós, R. (2020). Artificial neural network based crossover for evolutionary algorithms. Applied Soft Computing, 95. doi:10.1016/j.asoc.2020.106512 -
NLM
Tinós R. Artificial neural network based crossover for evolutionary algorithms [Internet]. Applied Soft Computing. 2020 ; 95[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106512 -
Vancouver
Tinós R. Artificial neural network based crossover for evolutionary algorithms [Internet]. Applied Soft Computing. 2020 ; 95[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106512 - Optimal neuron selection and generalization: NK ensemble neural networks
- Computação evolutiva em ambientes dinâmicos
- A hybrid immigrants scheme for genetic algorithms in dynamic environments
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- Strategies to increase solutions variability in protein folding in silico via genetic algorithms
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.asoc.2020.106512 (Fonte: oaDOI API)
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