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  • Artigo de periodico

    Evolutionary algorithm framework for optimizing truck scheduling in multi-dock truck cross-docking centers (2025)

    Nogueira, Thiago Henrique ; Coutinho, Felipe Provezano ; Peixoto, Maria Gabriela Mendonça ; Carrano, Eduardo Gontijo ; Ravetti, Martín Gómez

    Fonte: Evolutionary Intelligence. Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS GENÉTICOS, LOGÍSTICA, CAMINHÕES

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      NOGUEIRA, Thiago Henrique et al. Evolutionary algorithm framework for optimizing truck scheduling in multi-dock truck cross-docking centers. Evolutionary Intelligence, v. 18, n. 1, p. 1-21, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s12065-024-00992-x. Acesso em: 28 nov. 2025.

    • APA

      Nogueira, T. H., Coutinho, F. P., Peixoto, M. G. M., Carrano, E. G., & Ravetti, M. G. (2025). Evolutionary algorithm framework for optimizing truck scheduling in multi-dock truck cross-docking centers. Evolutionary Intelligence, 18( 1), 1-21. doi:10.1007/s12065-024-00992-x

    • NLM

      Nogueira TH, Coutinho FP, Peixoto MGM, Carrano EG, Ravetti MG. Evolutionary algorithm framework for optimizing truck scheduling in multi-dock truck cross-docking centers [Internet]. Evolutionary Intelligence. 2025 ; 18( 1): 1-21.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12065-024-00992-x

    • Vancouver

      Nogueira TH, Coutinho FP, Peixoto MGM, Carrano EG, Ravetti MG. Evolutionary algorithm framework for optimizing truck scheduling in multi-dock truck cross-docking centers [Internet]. Evolutionary Intelligence. 2025 ; 18( 1): 1-21.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12065-024-00992-x

  • Dissertação (Mestrado)

    Construção Automática de Funções de Proximidade para Redes de Termos usando Evolução Gramatical (2019)

    Coutinho, Felipe Provezano; Rezende, Solange Oliveira (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Assuntos: PROCESSAMENTO DE TEXTO, PROCESSAMENTO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS GENÉTICOS

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      COUTINHO, Felipe Provezano. Construção Automática de Funções de Proximidade para Redes de Termos usando Evolução Gramatical. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16032020-150627/. Acesso em: 28 nov. 2025.

    • APA

      Coutinho, F. P. (2019). Construção Automática de Funções de Proximidade para Redes de Termos usando Evolução Gramatical (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16032020-150627/

    • NLM

      Coutinho FP. Construção Automática de Funções de Proximidade para Redes de Termos usando Evolução Gramatical [Internet]. 2019 ;[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16032020-150627/

    • Vancouver

      Coutinho FP. Construção Automática de Funções de Proximidade para Redes de Termos usando Evolução Gramatical [Internet]. 2019 ;[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16032020-150627/

  • Artigo de periodico

    GA-TCTN: a framework for hyper-parameter optimization and text classification using transductive semi-supervised learning through term networks (2019)

    Coutinho, Felipe Provezano ; Rezende, Solange Oliveira ; Rossi, Rafael Geraldeli

    Fonte: Learning and Nonlinear Models. Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS GENÉTICOS, RECONHECIMENTO DE TEXTO

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      COUTINHO, Felipe Provezano e REZENDE, Solange Oliveira e ROSSI, Rafael Geraldeli. GA-TCTN: a framework for hyper-parameter optimization and text classification using transductive semi-supervised learning through term networks. Learning and Nonlinear Models, v. 17, n. 2, p. 27-41, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.21528/lmln-vol17-no2-art3. Acesso em: 28 nov. 2025.

    • APA

      Coutinho, F. P., Rezende, S. O., & Rossi, R. G. (2019). GA-TCTN: a framework for hyper-parameter optimization and text classification using transductive semi-supervised learning through term networks. Learning and Nonlinear Models, 17( 2), 27-41. doi:10.21528/lmln-vol17-no2-art3

    • NLM

      Coutinho FP, Rezende SO, Rossi RG. GA-TCTN: a framework for hyper-parameter optimization and text classification using transductive semi-supervised learning through term networks [Internet]. Learning and Nonlinear Models. 2019 ; 17( 2): 27-41.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.21528/lmln-vol17-no2-art3

    • Vancouver

      Coutinho FP, Rezende SO, Rossi RG. GA-TCTN: a framework for hyper-parameter optimization and text classification using transductive semi-supervised learning through term networks [Internet]. Learning and Nonlinear Models. 2019 ; 17( 2): 27-41.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.21528/lmln-vol17-no2-art3
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