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Artigo de periodico
A new generalized partition crossover for the traveling salesman problem: tunneling between local optima (2020)
Tinós, Renato ; Whitley, Darrell; Ochoa, Gabriela
Source: Evolutionary Computation. Unidade: FFCLRP
Subjects: COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA
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ABNT
TINÓS, Renato e WHITLEY, Darrell e OCHOA, Gabriela. A new generalized partition crossover for the traveling salesman problem: tunneling between local optima. Evolutionary Computation, v. 28, n. 2, p. 255-288, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1162/evco_a_00254. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Tinós, R., Whitley, D., & Ochoa, G. (2020). A new generalized partition crossover for the traveling salesman problem: tunneling between local optima. Evolutionary Computation, 28( 2), 255-288. doi:10.1162/evco_a_00254
NLM
Tinós R, Whitley D, Ochoa G. A new generalized partition crossover for the traveling salesman problem: tunneling between local optima [Internet]. Evolutionary Computation. 2020 ; 28( 2): 255-288.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1162/evco_a_00254
Vancouver
Tinós R, Whitley D, Ochoa G. A new generalized partition crossover for the traveling salesman problem: tunneling between local optima [Internet]. Evolutionary Computation. 2020 ; 28( 2): 255-288.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1162/evco_a_00254
Dissertação (Mestrado)
Otimização de hiperparâmetros de modelos machine learning com BarySearch. (2020)
Pellicer, Lucas Francisco Amaral Orosco ; Pait, Felipe Miguel (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, HIBRIDIZAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
PELLICER, Lucas Francisco Amaral Orosco. Otimização de hiperparâmetros de modelos machine learning com BarySearch. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-31032021-163248/. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Pellicer, L. F. A. O. (2020). Otimização de hiperparâmetros de modelos machine learning com BarySearch. (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-31032021-163248/
NLM
Pellicer LFAO. Otimização de hiperparâmetros de modelos machine learning com BarySearch. [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-31032021-163248/
Vancouver
Pellicer LFAO. Otimização de hiperparâmetros de modelos machine learning com BarySearch. [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-31032021-163248/
Artigo de periodico
Ensemble of classifiers based on multiobjective genetic sampling for imbalanced data (2020)
Fernandes, Everlandio Rebouças Queiroz ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Yao, Xin
Source: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, ALGORITMOS GENÉTICOS
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ABNT
FERNANDES, Everlandio Rebouças Queiroz e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e YAO, Xin. Ensemble of classifiers based on multiobjective genetic sampling for imbalanced data. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, v. 32, n. 6, p. 1104-1115, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TKDE.2019.2898861. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Fernandes, E. R. Q., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Yao, X. (2020). Ensemble of classifiers based on multiobjective genetic sampling for imbalanced data. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 32( 6), 1104-1115. doi:10.1109/TKDE.2019.2898861
NLM
Fernandes ERQ, Carvalho ACP de LF de, Yao X. Ensemble of classifiers based on multiobjective genetic sampling for imbalanced data [Internet]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2020 ; 32( 6): 1104-1115.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TKDE.2019.2898861
Vancouver
Fernandes ERQ, Carvalho ACP de LF de, Yao X. Ensemble of classifiers based on multiobjective genetic sampling for imbalanced data [Internet]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2020 ; 32( 6): 1104-1115.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TKDE.2019.2898861

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