Temat: e-Multi-Objective Evolution Algorithm

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Using multiobjective genetic algorithms for optimal resource management in an autonomous power system
Wykorzystanie wieloobiektowych algorytmów genetycznych do optymalnego zarządzania zasobami w autonomicznym systemie energetycznym
Autorzy:: Gozhyi, A.
Burlachenko, I.
Gromaszek, K.
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:: niezależny system energetyczny
algorytm genetyczny
wieloobiektowy algorytm ewolucyjny
non-dominated sorting genetic algorithm-II
archive-based micro genetic algorithm -2
e-Multi-Objective Evolution Algorithm
stand-alone power system
genetic algorithms
multi-objective evolutionary algorithm; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Informacja