Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali uporabite sodobnejši brskalnik.
Digitalni repozitorij raziskovalnih organizacij Slovenije
Uvodnik
Iskanje
Brskanje
Statistika
Obvestila
Kontakti
Prijava
Izpis gradiva
A+
|
A-
|
|
SLO
|
ENG
Naslov:
Preferred solutions of the ground station scheduling problem using NSGA-III weighted reference points selection
Avtorji:
ID
Antoniou, Margarita
(Avtor)
ID
Petelin, Gašper
(Avtor)
ID
Papa, Gregor
(Avtor)
Datoteke:
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(4,10 MB)
MD5: CFDCBCEB4F5D3138EB4F5D5F11988314
Jezik:
Angleški jezik
Tipologija:
1.08 - Objavljeni znanstveni prispevek na konferenci
Organizacija:
IJS - Institut Jožef Stefan
Status publikacije:
Objavljeno
Verzija publikacije:
Objavljena publikacija
Leto izida:
2021
Št. strani:
Str. 1840-1847
PID:
20.500.12556/DiRROS-14294
UDK:
004.8
COBISS.SI-ID:
76587267
Opomba:
Nasl. z nasl. zaslona; Opis vira z dne 11. 8. 2021;
Datum objave v DiRROS:
22.09.2021
Število ogledov:
1392
Število prenosov:
646
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Objavi na:
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.
Gradivo je del monografije
Naslov:
2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation, IEEE CEC 2021, June 28th and July 1st 2021, Kraków, Poland
Kraj izida:
Piscataway
Založnik:
IEEE = Institute of Electrical and Electronics Engineers
Leto izida:
2021
ISBN:
978-1-7281-8392-3
COBISS.SI-ID:
72728067
Gradivo je financirano iz projekta
Financer:
ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:
P2-0098
Naslov:
Računalniške strukture in sistemi
Financer:
EC - European Commission
Program financ.:
H2020
Številka projekta:
722734
Naslov:
Uncertainty Treatment and OPtimisation In Aerospace Engineering
Akronim:
UTOPIAE
Financer:
EC - European Commission
Program financ.:
H2020
Številka projekta:
692286
Naslov:
Synergy for Smart Multi-Objective Optimisation
Akronim:
SYNERGY
Nazaj