Fechar

1. Identificação
Tipo de ReferênciaCapítulo de Livro (Book Section)
Sitemtc-m16.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YDa/JsERE
Repositóriosid.inpe.br/iris@1916/2005/12.14.15.16   (acesso restrito)
Última Atualização2015:07.01.17.06.50 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1916/2005/12.14.15.16.06
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.01.16.27 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--/
Chave de CitaçãoOliveiraLore:2005:PoTrHe
TítuloPopulation training heuristics
Ano2005
Data de Acesso06 maio 2024
Tipo SecundárioPRE LI
Número de Arquivos1
Tamanho227 KiB
2. Contextualização
Autor1 Oliveira, Alexandre C. M.
2 Lorena, Luiz Antonio Nogueira
Grupo1
2 LAC-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Universidade Federal do Maranhão (UFMA)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 acmo@deinf.ufma.br
2 lorena@lac.inpe.br
EditorGottlieb, J.
Raidl, G.
Título do LivroLecture Notes in Computer Science
Volume3448
Páginas166-176
Histórico (UTC)2005-12-14 15:16:07 :: simone -> administrator ::
2013-09-22 23:21:00 :: administrator -> marciana :: 2005
2015-07-01 17:06:50 :: marciana -> administrator :: 2005
2018-06-05 01:16:27 :: administrator -> simone :: 2005
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveHybrid evolutionary algorithms
population training
MOSP
GMLP
ResumoThis work describes a new way of employing problem-specific heuristics to improve evolutionary algorithms: the Population Training Heuristic (PTH). The PTH employs heuristics in fitness definition, guiding the population to settle down in search areas where the individuals can not be improved by such heuristics. Some new theoretical improvements not present in early algorithms are now introduced. An application for pattern sequencing problems is examined with new improved computational results. The method is also compared against other approaches, using benchmark instances taken from the literature.
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Population training heuristics
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvooliveira_population.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
DivulgaçãoNTRSNASA; BNDEPOSITOLEGAL.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2003/08.15.17.40
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber city copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress edition format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor seriestitle session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype translator url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 


Fechar