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  • Source: Results in Control and Optimization. Unidades: EP, EESC

    Subjects: INTERNET DAS COISAS, ALGORITMOS GENÉTICOS, ENERGIA SOLAR, ENGENHARIA ELÉTRICA

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    • ABNT

      INOMOTO, Roberto Sussumu et al. Genetic algorithm based tuning of sliding mode controllers for a boost converter of PV system using internet of things environment. Results in Control and Optimization, v. 14, p. 1-15, 2024Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.rico.2024.100389. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Inomoto, R. S., Sguarezi Filho, A. J., Monteiro, J. R. B. de A., & Costa, E. C. M. da. (2024). Genetic algorithm based tuning of sliding mode controllers for a boost converter of PV system using internet of things environment. Results in Control and Optimization, 14, 1-15. doi:10.1016/j.rico.2024.100389
    • NLM

      Inomoto RS, Sguarezi Filho AJ, Monteiro JRB de A, Costa ECM da. Genetic algorithm based tuning of sliding mode controllers for a boost converter of PV system using internet of things environment [Internet]. Results in Control and Optimization. 2024 ; 14 1-15.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.rico.2024.100389
    • Vancouver

      Inomoto RS, Sguarezi Filho AJ, Monteiro JRB de A, Costa ECM da. Genetic algorithm based tuning of sliding mode controllers for a boost converter of PV system using internet of things environment [Internet]. Results in Control and Optimization. 2024 ; 14 1-15.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.rico.2024.100389
  • 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: 13 nov. 2024.
    • 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 2024 nov. 13 ] 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 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129213
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS, PROGRAMAÇÃO GENÉTICA, JOGOS DE COMPUTADOR

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    • ABNT

      MARIÑO, Julian Ricardo Hernandez e TOLEDO, Claudio Fabiano Motta. Evolving interpretable strategies for zero-sum games. Applied Soft Computing, v. 122, p. 1-11, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108860. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Mariño, J. R. H., & Toledo, C. F. M. (2022). Evolving interpretable strategies for zero-sum games. Applied Soft Computing, 122, 1-11. doi:10.1016/j.asoc.2022.108860
    • NLM

      Mariño JRH, Toledo CFM. Evolving interpretable strategies for zero-sum games [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 122 1-11.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108860
    • Vancouver

      Mariño JRH, Toledo CFM. Evolving interpretable strategies for zero-sum games [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 122 1-11.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108860
  • Source: Swarm and Evolutionary Computation. Unidade: EESC

    Subjects: INDÚSTRIA FARMACÊUTICA, CONTATOS COM CLIENTES, ALGORITMOS GENÉTICOS, ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

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    • ABNT

      ABREU, Levi Ribeiro de et al. A novel BRKGA for the customer order scheduling with missing operations to minimize total tardiness. Swarm and Evolutionary Computation, v. 75, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2022.101149. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Abreu, L. R. de, Prata, B. de A., Gomes, A. C., Santos, S. A. B., & Nagano, M. S. (2022). A novel BRKGA for the customer order scheduling with missing operations to minimize total tardiness. Swarm and Evolutionary Computation, 75, 1-13. doi:10.1016/j.swevo.2022.101149
    • NLM

      Abreu LR de, Prata B de A, Gomes AC, Santos SAB, Nagano MS. A novel BRKGA for the customer order scheduling with missing operations to minimize total tardiness [Internet]. Swarm and Evolutionary Computation. 2022 ; 75 1-13.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2022.101149
    • Vancouver

      Abreu LR de, Prata B de A, Gomes AC, Santos SAB, Nagano MS. A novel BRKGA for the customer order scheduling with missing operations to minimize total tardiness [Internet]. Swarm and Evolutionary Computation. 2022 ; 75 1-13.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2022.101149
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: JOGOS DE COMPUTADOR, OTIMIZAÇÃO RESTRITA, ALGORITMOS GENÉTICOS

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    • ABNT

      VIANA, Breno Mauricio de Freitas et al. Feasible-infeasible two-population genetic algorithm to evolve dungeon levels with dependencies in barrier mechanics. Applied Soft Computing, v. 119, p. 1-16, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108586. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Viana, B. M. de F., Pereira, L. T., Toledo, C. F. M., Santos, S. R. dos, & Maia, S. M. D. M. (2022). Feasible-infeasible two-population genetic algorithm to evolve dungeon levels with dependencies in barrier mechanics. Applied Soft Computing, 119, 1-16. doi:10.1016/j.asoc.2022.108586
    • NLM

      Viana BM de F, Pereira LT, Toledo CFM, Santos SR dos, Maia SMDM. Feasible-infeasible two-population genetic algorithm to evolve dungeon levels with dependencies in barrier mechanics [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 119 1-16.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108586
    • Vancouver

      Viana BM de F, Pereira LT, Toledo CFM, Santos SR dos, Maia SMDM. Feasible-infeasible two-population genetic algorithm to evolve dungeon levels with dependencies in barrier mechanics [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 119 1-16.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108586
  • Source: Journal of Intelligent and Robotic Systems. Unidades: ICMC, EESC

    Subjects: AERONAVES NÃO TRIPULADAS, ALGORITMOS GENÉTICOS, VENTO

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    • ABNT

      XAVIER, Daniel Martin e SILVA, Natassya Barlate Floro da e BRANCO, Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo. Path‑following algorithms comparison using software‑in‑the‑loop simulations for UAVs. Journal of Intelligent and Robotic Systems, v. 106, p. 1-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10846-022-01764-4. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Xavier, D. M., Silva, N. B. F. da, & Branco, K. R. L. J. C. (2022). Path‑following algorithms comparison using software‑in‑the‑loop simulations for UAVs. Journal of Intelligent and Robotic Systems, 106, 1-17. doi:10.1007/s10846-022-01764-4
    • NLM

      Xavier DM, Silva NBF da, Branco KRLJC. Path‑following algorithms comparison using software‑in‑the‑loop simulations for UAVs [Internet]. Journal of Intelligent and Robotic Systems. 2022 ; 106 1-17.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10846-022-01764-4
    • Vancouver

      Xavier DM, Silva NBF da, Branco KRLJC. Path‑following algorithms comparison using software‑in‑the‑loop simulations for UAVs [Internet]. Journal of Intelligent and Robotic Systems. 2022 ; 106 1-17.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10846-022-01764-4
  • Source: Applied Soft Computing Journal. Unidade: EESC

    Subjects: TOMADA DE DECISÃO, ALGORITMOS GENÉTICOS, ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

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

      CALACHE, Lucas Daniel Del Rosso et al. A genetic algorithm based on dual hesitant fuzzy preference relations for consensus group decision making. Applied Soft Computing Journal, v. 121, p. 1-18, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108778. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Calache, L. D. D. R., Camargo, V. C. B. de, Osiro, L., & Carpinetti, L. C. R. (2022). A genetic algorithm based on dual hesitant fuzzy preference relations for consensus group decision making. Applied Soft Computing Journal, 121, 1-18. doi:10.1016/j.asoc.2022.108778
    • NLM

      Calache LDDR, Camargo VCB de, Osiro L, Carpinetti LCR. A genetic algorithm based on dual hesitant fuzzy preference relations for consensus group decision making [Internet]. Applied Soft Computing Journal. 2022 ; 121 1-18.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108778
    • Vancouver

      Calache LDDR, Camargo VCB de, Osiro L, Carpinetti LCR. A genetic algorithm based on dual hesitant fuzzy preference relations for consensus group decision making [Internet]. Applied Soft Computing Journal. 2022 ; 121 1-18.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108778
  • Source: Applied Soft Computing Journal. Unidade: ICMC

    Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS, ANÁLISE DE DESEMPENHO

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

      QUEIROZ, Layane Rodrigues de Souza e ANDRETTA, Marina. Two effective methods for the irregular knapsack problem. Applied Soft Computing Journal, v. 95, p. 1-16, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106485. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Queiroz, L. R. de S., & Andretta, M. (2020). Two effective methods for the irregular knapsack problem. Applied Soft Computing Journal, 95, 1-16. doi:10.1016/j.asoc.2020.106485
    • NLM

      Queiroz LR de S, Andretta M. Two effective methods for the irregular knapsack problem [Internet]. Applied Soft Computing Journal. 2020 ; 95 1-16.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106485
    • Vancouver

      Queiroz LR de S, Andretta M. Two effective methods for the irregular knapsack problem [Internet]. Applied Soft Computing Journal. 2020 ; 95 1-16.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106485
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: FFCLRP

    Subjects: ALGORITMOS, REDES NEURAIS, OPERADORES, ALGORITMOS GENÉTICOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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: 13 nov. 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 nov. 13 ] 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 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106512
  • Source: Swarm and Evolutionary Computation. Unidade: EESC

    Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS, SIMULAÇÃO, TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO, MINERAÇÃO DE DADOS

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

      MARTARELLI, Nádia Junqueira e NAGANO, Marcelo Seido. Unsupervised feature selection based on bio-inspired approaches. Swarm and Evolutionary Computation, v. 52, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2019.100618. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Martarelli, N. J., & Nagano, M. S. (2020). Unsupervised feature selection based on bio-inspired approaches. Swarm and Evolutionary Computation, 52. doi:10.1016/j.swevo.2019.100618
    • NLM

      Martarelli NJ, Nagano MS. Unsupervised feature selection based on bio-inspired approaches [Internet]. Swarm and Evolutionary Computation. 2020 ; 52[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2019.100618
    • Vancouver

      Martarelli NJ, Nagano MS. Unsupervised feature selection based on bio-inspired approaches [Internet]. Swarm and Evolutionary Computation. 2020 ; 52[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2019.100618
  • Source: Swarm and Evolutionary Computation. Unidade: ICMC

    Subjects: COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, ALGORITMOS GENÉTICOS, PARETO OTIMALIDADE

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

      MARTINS, Jean Paulo e DELBEM, Alexandre Cláudio Botazzo. Reproductive bias, linkage learning and diversity preservation in bi-objective evolutionary optimization. Swarm and Evolutionary Computation, v. 48, p. 145-155, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2019.04.005. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Martins, J. P., & Delbem, A. C. B. (2019). Reproductive bias, linkage learning and diversity preservation in bi-objective evolutionary optimization. Swarm and Evolutionary Computation, 48, 145-155. doi:10.1016/j.swevo.2019.04.005
    • NLM

      Martins JP, Delbem ACB. Reproductive bias, linkage learning and diversity preservation in bi-objective evolutionary optimization [Internet]. Swarm and Evolutionary Computation. 2019 ; 48 145-155.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2019.04.005
    • Vancouver

      Martins JP, Delbem ACB. Reproductive bias, linkage learning and diversity preservation in bi-objective evolutionary optimization [Internet]. Swarm and Evolutionary Computation. 2019 ; 48 145-155.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2019.04.005
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS GENÉTICOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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

      CERRI, Ricardo et al. Inducing hierarchical multi-label classification rules with genetic algorithms. Applied Soft Computing, v. 77, p. 584-604, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.01.017. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Cerri, R., Basgalupp, M. P., Barros, R. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). Inducing hierarchical multi-label classification rules with genetic algorithms. Applied Soft Computing, 77, 584-604. doi:10.1016/j.asoc.2019.01.017
    • NLM

      Cerri R, Basgalupp MP, Barros RC, Carvalho ACP de LF de. Inducing hierarchical multi-label classification rules with genetic algorithms [Internet]. Applied Soft Computing. 2019 ; 77 584-604.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.01.017
    • Vancouver

      Cerri R, Basgalupp MP, Barros RC, Carvalho ACP de LF de. Inducing hierarchical multi-label classification rules with genetic algorithms [Internet]. Applied Soft Computing. 2019 ; 77 584-604.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.01.017
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: BIOINFORMÁTICA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS GENÉTICOS, EXPRESSÃO GÊNICA

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

      PADILHA, Victor Alexandre e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Experimental correlation analysis of bicluster coherence measures and gene ontology information. Applied Soft Computing, v. 85, p. 1-11, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.105688. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Padilha, V. A., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). Experimental correlation analysis of bicluster coherence measures and gene ontology information. Applied Soft Computing, 85, 1-11. doi:10.1016/j.asoc.2019.105688
    • NLM

      Padilha VA, Carvalho ACP de LF de. Experimental correlation analysis of bicluster coherence measures and gene ontology information [Internet]. Applied Soft Computing. 2019 ; 85 1-11.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.105688
    • Vancouver

      Padilha VA, Carvalho ACP de LF de. Experimental correlation analysis of bicluster coherence measures and gene ontology information [Internet]. Applied Soft Computing. 2019 ; 85 1-11.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.105688
  • Source: Information and Software Technology. Unidade: EACH

    Subjects: COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, ALGORITMOS GENÉTICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

      CAMPOS, José et al. An empirical evaluation of evolutionary algorithms for unit test suite generation. Information and Software Technology, v. 104, p. 207-235, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2018.08.010. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Campos, J., Ge, Y., Albunian, N., Fraser, G., Eler, M. M., & Arcuri, A. (2018). An empirical evaluation of evolutionary algorithms for unit test suite generation. Information and Software Technology, 104, 207-235. doi:10.1016/j.infsof.2018.08.010
    • NLM

      Campos J, Ge Y, Albunian N, Fraser G, Eler MM, Arcuri A. An empirical evaluation of evolutionary algorithms for unit test suite generation [Internet]. Information and Software Technology. 2018 ; 104 207-235.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2018.08.010
    • Vancouver

      Campos J, Ge Y, Albunian N, Fraser G, Eler MM, Arcuri A. An empirical evaluation of evolutionary algorithms for unit test suite generation [Internet]. Information and Software Technology. 2018 ; 104 207-235.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2018.08.010
  • Source: International Journal of Production Economics. Unidade: EP

    Subjects: GRÁFICOS, ALGORITMOS GENÉTICOS

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

      BEZERRA, Erica Leandro e HO, Linda Lee e QUININO, Roberto da Costa. GS²: an optimized attribute control chart to monitor process variability. International Journal of Production Economics, v. 195, n. Ja 2018, p. 287-295, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2017.10.023. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Bezerra, E. L., Ho, L. L., & Quinino, R. da C. (2018). GS²: an optimized attribute control chart to monitor process variability. International Journal of Production Economics, 195( Ja 2018), 287-295. doi:10.1016/j.ijpe.2017.10.023
    • NLM

      Bezerra EL, Ho LL, Quinino R da C. GS²: an optimized attribute control chart to monitor process variability [Internet]. International Journal of Production Economics. 2018 ; 195( Ja 2018): 287-295.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2017.10.023
    • Vancouver

      Bezerra EL, Ho LL, Quinino R da C. GS²: an optimized attribute control chart to monitor process variability [Internet]. International Journal of Production Economics. 2018 ; 195( Ja 2018): 287-295.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2017.10.023
  • Source: Computers and Electrical Engineering. Unidade: ICMC

    Subjects: ENGENHARIA DE SOFTWARE, SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE, COMPUTAÇÃO EM NUVEM, ALGORITMOS GENÉTICOS

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

      SHISHIDO, Henrique Yoshikazu et al. Genetic-based algorithms applied to a workflow scheduling algorithm with security and deadline constraints in clouds. Computers and Electrical Engineering, v. 69, p. 378-394, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2017.12.004. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Shishido, H. Y., Estrella, J. C., Toledo, C. F. M., & Arantes, M. S. (2018). Genetic-based algorithms applied to a workflow scheduling algorithm with security and deadline constraints in clouds. Computers and Electrical Engineering, 69, 378-394. doi:10.1016/j.compeleceng.2017.12.004
    • NLM

      Shishido HY, Estrella JC, Toledo CFM, Arantes MS. Genetic-based algorithms applied to a workflow scheduling algorithm with security and deadline constraints in clouds [Internet]. Computers and Electrical Engineering. 2018 ; 69 378-394.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2017.12.004
    • Vancouver

      Shishido HY, Estrella JC, Toledo CFM, Arantes MS. Genetic-based algorithms applied to a workflow scheduling algorithm with security and deadline constraints in clouds [Internet]. Computers and Electrical Engineering. 2018 ; 69 378-394.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2017.12.004
  • Source: Swarm and Evolutionary Computation. Unidade: EESC

    Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

      MARTARELLI, Nádia Junqueira e NAGANO, Marcelo Seido. A constructive evolutionary approach for feature selection in unsupervised learning. Swarm and Evolutionary Computation, v. 42, p. 125-137, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2018.03.002. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Martarelli, N. J., & Nagano, M. S. (2018). A constructive evolutionary approach for feature selection in unsupervised learning. Swarm and Evolutionary Computation, 42, 125-137. doi:10.1016/j.swevo.2018.03.002
    • NLM

      Martarelli NJ, Nagano MS. A constructive evolutionary approach for feature selection in unsupervised learning [Internet]. Swarm and Evolutionary Computation. 2018 ; 42 125-137.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2018.03.002
    • Vancouver

      Martarelli NJ, Nagano MS. A constructive evolutionary approach for feature selection in unsupervised learning [Internet]. Swarm and Evolutionary Computation. 2018 ; 42 125-137.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2018.03.002
  • Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS, MINERAÇÃO DE DADOS, HEURÍSTICA, ALGORITMOS GENÉTICOS

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

      OLIVEIRA, G. V et al. Improving k-means through distributed scalable metaheuristics. Neurocomputing, v. 246, p. 45-57, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.07.074. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Oliveira, G. V., Coutinho, F. P., Campello, R. J. G. B., & Naldi, M. C. (2017). Improving k-means through distributed scalable metaheuristics. Neurocomputing, 246, 45-57. doi:10.1016/j.neucom.2016.07.074
    • NLM

      Oliveira GV, Coutinho FP, Campello RJGB, Naldi MC. Improving k-means through distributed scalable metaheuristics [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 246 45-57.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.07.074
    • Vancouver

      Oliveira GV, Coutinho FP, Campello RJGB, Naldi MC. Improving k-means through distributed scalable metaheuristics [Internet]. Neurocomputing. 2017 ; 246 45-57.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.07.074
  • Source: Natural Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, ALGORITMOS GENÉTICOS

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

      HORVÁTH, Tomás e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Evolutionary computing in recommender systems: a review of recent research. Natural Computing, v. 16, n. 3, p. Se 2017, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11047-016-9540-y. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Horváth, T., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2017). Evolutionary computing in recommender systems: a review of recent research. Natural Computing, 16( 3), Se 2017. doi:10.1007/s11047-016-9540-y
    • NLM

      Horváth T, Carvalho ACP de LF de. Evolutionary computing in recommender systems: a review of recent research [Internet]. Natural Computing. 2017 ; 16( 3): Se 2017.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11047-016-9540-y
    • Vancouver

      Horváth T, Carvalho ACP de LF de. Evolutionary computing in recommender systems: a review of recent research [Internet]. Natural Computing. 2017 ; 16( 3): Se 2017.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11047-016-9540-y
  • Source: Computers & Operations Research. Unidade: EP

    Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS, HEURÍSTICA, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

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

      DAMM, Ricardo de Brito e RESENDE, Mauricio G. C e RONCONI, Débora Pretti. A biased random key genetic algorithm for the field technician scheduling problem. Computers & Operations Research, v. No 2016, p. 49-63, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cor.2016.05.003. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Damm, R. de B., Resende, M. G. C., & Ronconi, D. P. (2016). A biased random key genetic algorithm for the field technician scheduling problem. Computers & Operations Research, No 2016, 49-63. doi:10.1016/j.cor.2016.05.003
    • NLM

      Damm R de B, Resende MGC, Ronconi DP. A biased random key genetic algorithm for the field technician scheduling problem [Internet]. Computers & Operations Research. 2016 ; No 2016 49-63.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cor.2016.05.003
    • Vancouver

      Damm R de B, Resende MGC, Ronconi DP. A biased random key genetic algorithm for the field technician scheduling problem [Internet]. Computers & Operations Research. 2016 ; No 2016 49-63.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cor.2016.05.003

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