18 résultats avec le mot-clé: 'solving simple plant location problem genetic algorithm'
The randomly generated large-scale SPLP instances MO, MP, MQ, MR, MS and MT are produced by authors. The sum S i denotes a cumulative cost of all customer demands only from
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Ils pourront lire tous les livres de la bibliothèque, mais ils ne pourront pas modifier un livre créé par un prof. Ils pourront créer un
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KÖRKEL, On the Exact Solution of Large-Scale Simple Plant Location Prob- lems, European Journal of Operational Research, 1989, 39, pp. PRUZAN, The Simple Plant Location Problem:
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Odijk (1996) proposes the PCG (PESP Cut Generation) algorithm to generate timetables for train operations using a mathematical model consisting of periodic
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Jérôme Corvisier, Vincent Lagneau, Emmanuel Jobard, Jérôme Sterpenich, Jacques Pironon.. To cite
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Another popular biologically-inspired algorithm for solving the optimization problem in the traffic light systems concerns the GA (genetic algorithms) approaches [56]. Authors
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L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des
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L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des
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To avoid the shape differential calculus needed in a gradient like method for solving a shape optimization problem, we used a numerical algorithm based on genetic algorithm
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Genetic algorithm approach for multiple depot capacitated vehicle routing problem solving with heuristic improvements.. International Journal of Modeling and Simulation,
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Le tissu lymphoïde associé au tractus digestif est consti- tué de tissu lymphoïde organisé (les plaques de Peyer et les follicules lymphoïdes) et de lymphocytes T mémoires
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Textes des formai iste s russes réunis, présentés et traduits par Tzvetan Todorov.. Préfac e de Roman
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[7] Tunnukij T., Hicks C., An Enhanced Grouping Genetic Algorithm for solving the cell formation problem, International Journal of Production Research (2010).. [8] Zolfaghari S.,
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This study proposed a Genetic Algorithm for the optimisation of the multiproduct batch plant scheduling problem under uncertainty. The adaptation of GA’s internal
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The red curve corresponds to the temporal bottom pressure evolution obtained in the framework of the fully nonlinear potential equations, while the green and yellow curves correspond
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