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Assuntos:
“...Network Optimization...”
Network optimization based on Genetic Algorithms for high-level classification via complex networks
Dissertação
2
Assuntos:
“...Hydraulic networks (Operation; Optimization)...”
Otimização de operação de rede por um modelo híbrido (hidrodinâmico-genético).
Tese
3
“... method introduces a Quantum Genetic Algorithm (QGA) using a Grover-based evolutionary framework and...”
A Quantum Genetic Algorithm Framework For The MaxCut Problem
Dissertação
4
Assuntos:
“...Finite element method...”
Teoria de volumes finitos aplicada à otimização topológica de estruturas elásticas contínuas
Dissertação
5
Assuntos:
“...Swarm algorithm binary particles...”
Novo método para monitoramento e localização de fontes de descargas parciais em transformadores de potência utilizando medições e simulações UHF.
Tese
6
Assuntos:
“...Swarm algorithm binary particles...”
Novo método para monitoramento e localização de fontes de descargas parciais em transformadores de potência utilizando medições e simulações UHF.
Tese
7
Assuntos:
“...Optimization...”
Algoritmo de busca dispersa aplicado ao problema de fluxo de potência ótimo considerando o desligamento de linhas de transmissão
Tese
8
Assuntos:
“...Process optimization...”
Otimização do processo de destilação por mudança de pressão com corrente intermediária para separação da mistura azeotrópica éter diisopropílico/álcool isopropílico.
Dissertação
9
Assuntos:
“...Process optimization...”
Otimização do processo de destilação por mudança de pressão com corrente intermediária para separação da mistura azeotrópica éter diisopropílico/álcool isopropílico.
Dissertação
10
Assuntos:
“...hybrid genetic algorithm...”
Algoritmo genético híbrido baseado na análise de componentes principais do fitness landscape para o problema de job shop scheduling
Tese
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“... or through mode connected with the main grid. This paper proposes an original optimization model for the...”
Gerenciamento de uma microrrede utilizando controle preditivo com incertezas meteorológicas
Tese
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“..., such algorithms are very sensitive to the values of their parameters. According to the No Free Lunch...”
Out-of-the-box parameter control for evolutionary and swarm-based algorithms with distributed reinforcement learning
Tese