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  • Source: Journal of Energy Storage. Unidades: FFCLRP, IQSC

    Subjects: ELETROQUÍMICA, BATERIAS ELÉTRICAS, LÍTIO, SÓDIO

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    • ABNT

      BARATI, Sara e DIAS, Luis Gustavo e SILVA, Juarez Lopes Ferreira da. Approaching lithium-ion-level performance in sodium-ion batteries through rational reaction-zone design. Journal of Energy Storage, v. 153, p. art. 120776 ( 1-26), 2026Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.est.2026.120776. Acesso em: 12 fev. 2026.
    • APA

      Barati, S., Dias, L. G., & Silva, J. L. F. da. (2026). Approaching lithium-ion-level performance in sodium-ion batteries through rational reaction-zone design. Journal of Energy Storage, 153, art. 120776 ( 1-26). doi:10.1016/j.est.2026.120776
    • NLM

      Barati S, Dias LG, Silva JLF da. Approaching lithium-ion-level performance in sodium-ion batteries through rational reaction-zone design [Internet]. Journal of Energy Storage. 2026 ; 153 art. 120776 ( 1-26).[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.est.2026.120776
    • Vancouver

      Barati S, Dias LG, Silva JLF da. Approaching lithium-ion-level performance in sodium-ion batteries through rational reaction-zone design [Internet]. Journal of Energy Storage. 2026 ; 153 art. 120776 ( 1-26).[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.est.2026.120776
  • Source: Proceedings. Conference titles: Thematic Conference on Evolutionary and Deterministic Methods for Design, Optimization and Control - EUROGEN. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS GENÉTICOS, ANÁLISE DE DESEMPENHO

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    • ABNT

      GASPAR-CUNHA, António et al. Reducing the number of objectives for many objectives optimization: empirical analysis of a machine learning approach. 2023, Anais.. Barcelona: ECCOMAS, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.7712/140123.10205.18861. Acesso em: 12 fev. 2026.
    • APA

      Gaspar-Cunha, A., Costa, P., Monaco, F. J., & Delbem, A. C. B. (2023). Reducing the number of objectives for many objectives optimization: empirical analysis of a machine learning approach. In Proceedings. Barcelona: ECCOMAS. doi:10.7712/140123.10205.18861
    • NLM

      Gaspar-Cunha A, Costa P, Monaco FJ, Delbem ACB. Reducing the number of objectives for many objectives optimization: empirical analysis of a machine learning approach [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.7712/140123.10205.18861
    • Vancouver

      Gaspar-Cunha A, Costa P, Monaco FJ, Delbem ACB. Reducing the number of objectives for many objectives optimization: empirical analysis of a machine learning approach [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.7712/140123.10205.18861
  • Source: Physica A. Unidades: ICMC, FEA

    Subjects: REDES COMPLEXAS, FINANÇAS, ALGORITMOS GENÉTICOS

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    • ABNT

      ALEXANDRE, Michel et al. Efficiency-stability trade-off in financial systems: a multi-objective optimization approach. Physica A, v. 629, p. 1-9, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129213. Acesso em: 12 fev. 2026.
    • APA

      Alexandre, M., Michalak, K., Silva, T. C., & Rodrigues, F. A. (2023). Efficiency-stability trade-off in financial systems: a multi-objective optimization approach. Physica A, 629, 1-9. doi:10.1016/j.physa.2023.129213
    • NLM

      Alexandre M, Michalak K, Silva TC, Rodrigues FA. Efficiency-stability trade-off in financial systems: a multi-objective optimization approach [Internet]. Physica A. 2023 ; 629 1-9.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129213
    • Vancouver

      Alexandre M, Michalak K, Silva TC, Rodrigues FA. Efficiency-stability trade-off in financial systems: a multi-objective optimization approach [Internet]. Physica A. 2023 ; 629 1-9.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129213
  • Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno. Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17022023-095144/. Acesso em: 12 fev. 2026.
    • APA

      Nakamura, A. T. M. (2022). Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17022023-095144/
    • NLM

      Nakamura ATM. Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas [Internet]. 2022 ;[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17022023-095144/
    • Vancouver

      Nakamura ATM. Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas [Internet]. 2022 ;[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17022023-095144/
  • Source: International journal of advanced manufacturing technology. Unidade: EEL

    Assunto: AGLUTINAÇÃO

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    • ABNT

      SILVA, Aneirson Francisco da et al. A hybrid DMAIC framework for integrating response surface methodology and multi-objective optimization methods. International journal of advanced manufacturing technology, v. 22, p. 4139-4164, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00170-022-10152-z. Acesso em: 12 fev. 2026.
    • APA

      Silva, A. F. da, Aranda, K. M., Marins, F. A. S., Dias, E. X., & Miranda, R. de C. (2022). A hybrid DMAIC framework for integrating response surface methodology and multi-objective optimization methods. International journal of advanced manufacturing technology, 22, 4139-4164. doi:10.1007/s00170-022-10152-z
    • NLM

      Silva AF da, Aranda KM, Marins FAS, Dias EX, Miranda R de C. A hybrid DMAIC framework for integrating response surface methodology and multi-objective optimization methods [Internet]. International journal of advanced manufacturing technology. 2022 ;22 4139-4164.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00170-022-10152-z
    • Vancouver

      Silva AF da, Aranda KM, Marins FAS, Dias EX, Miranda R de C. A hybrid DMAIC framework for integrating response surface methodology and multi-objective optimization methods [Internet]. International journal of advanced manufacturing technology. 2022 ;22 4139-4164.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00170-022-10152-z
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE DESEMPENHO

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno e GRASSI JÚNIOR, Valdir e WOLF, Denis Fernando. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, v. 511, p. 43-53, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042. Acesso em: 12 fev. 2026.
    • APA

      Nakamura, A. T. M., Grassi Júnior, V., & Wolf, D. F. (2022). Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, 511, 43-53. doi:10.1016/j.neucom.2022.09.042
    • NLM

      Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042
    • Vancouver

      Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042
  • Source: Engineering Applications of Artificial Intelligence. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS, EXTRUSÃO

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      GASPAR-CUNHA, António et al. Artificial intelligence in single screw polymer extrusion: learning from computational data. Engineering Applications of Artificial Intelligence, v. 116, p. 1-20, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.105397. Acesso em: 12 fev. 2026.
    • APA

      Gaspar-Cunha, A., Monaco, F. J., Sikora, J., & Delbem, A. C. B. (2022). Artificial intelligence in single screw polymer extrusion: learning from computational data. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 116, 1-20. doi:10.1016/j.engappai.2022.105397
    • NLM

      Gaspar-Cunha A, Monaco FJ, Sikora J, Delbem ACB. Artificial intelligence in single screw polymer extrusion: learning from computational data [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2022 ; 116 1-20.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.105397
    • Vancouver

      Gaspar-Cunha A, Monaco FJ, Sikora J, Delbem ACB. Artificial intelligence in single screw polymer extrusion: learning from computational data [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2022 ; 116 1-20.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.105397
  • Unidade: ICMC

    Subjects: HEURÍSTICA, PROGRAMAÇÃO MISTA, PROGRAMAÇÃO LINEAR, ALGORITMOS GENÉTICOS

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      CIRINO, Rafael Bernardo Zanetti. Abordagens de solução para o problema de alocação de aulas a salas. 2016. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16112016-142336/. Acesso em: 12 fev. 2026.
    • APA

      Cirino, R. B. Z. (2016). Abordagens de solução para o problema de alocação de aulas a salas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16112016-142336/
    • NLM

      Cirino RBZ. Abordagens de solução para o problema de alocação de aulas a salas [Internet]. 2016 ;[citado 2026 fev. 12 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16112016-142336/
    • Vancouver

      Cirino RBZ. Abordagens de solução para o problema de alocação de aulas a salas [Internet]. 2016 ;[citado 2026 fev. 12 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16112016-142336/
  • Unidade: ICMC

    Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, COMPUTAÇÃO EM NUVEM, OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MESSIAS, Valter Rogério. Combinação de modelos de previsão de séries temporais por meio de otimização multiobjetivo para alocação eficiente de recursos na nuvem. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27012017-164522/. Acesso em: 12 fev. 2026.
    • APA

      Messias, V. R. (2016). Combinação de modelos de previsão de séries temporais por meio de otimização multiobjetivo para alocação eficiente de recursos na nuvem (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27012017-164522/
    • NLM

      Messias VR. Combinação de modelos de previsão de séries temporais por meio de otimização multiobjetivo para alocação eficiente de recursos na nuvem [Internet]. 2016 ;[citado 2026 fev. 12 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27012017-164522/
    • Vancouver

      Messias VR. Combinação de modelos de previsão de séries temporais por meio de otimização multiobjetivo para alocação eficiente de recursos na nuvem [Internet]. 2016 ;[citado 2026 fev. 12 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27012017-164522/

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