Перейти к основному содержанию
Библиотечно-издательский комплекс СФУ
Toggle navigation
Ресурсы
Библиотечный поиск
Каталог изданий университета
Университетские информационные ресурсы
Российские информационные ресурсы
Мировые информационные ресурсы
Периодические издания
Тематические путеводители
Книгообеспеченность учебного процесса
Приобретение литературы
Читателю
Регистрация читателей
Получение и возврат литературы
Межбиблиотечный абонемент
Тематические путеводители
Обучение работе с ресурсами
Доступная среда библиотеки
Детская развивающая площадка
Подарить книгу библиотеке
Автору
Правила издания рукописей
План выпуска изданий
Размещение публикаций в библиотеке, репозитории, РИНЦ
Проверка
журнала
Служба поддержки публикационной
активности
Учёт публикаций в АИС
«Прометей»
Услуги
Справочник услуг и сервисов БИК
Новая заявка на услугу
Бронирование помещений
Контакты
Адреса и режим работы
Контакты
Вопрос-Ответ
Отправить отзыв
Ещё
О Научной библиотеке
Об Издательстве
Дилерство «САБ ИРБИС»
Красноярский ИРБИС-клуб
Литературный клуб «Высокий берег»
Подкаст «Пища для ума»
Вакансии
Часто задаваемые вопросы
Мобильное приложение
Карта сайта и поиск по сайту
Онлайн-медиа Научной библиотеки
Личный кабинет
Главная
Ресурсы
Библиотечный поиск
Marine Predators
Algorithm: A
nature-inspired
metaheuristic
Afshin Faramarzi
Mohammad Heidarinejad
Seyedali Mirjalili
2020 год
Marine Predators Algorithm: A nature-inspired metaheuristic
статья из журнала
Полный текст
Страница публикации
Публикация в OpenAlex
Год издания:
2020
Авторы:
Afshin Faramarzi
,
Mohammad Heidarinejad
,
Seyedali Mirjalili
,
Amir H. Gandomi
Издательство:
Elsevier BV
Источник:
Expert Systems with Applications
Ключевые слова:
Metaheuristic Optimization Algorithms Research, Advanced Multi-Objective Optimization Algorithms, Diffusion and Search Dynamics
Другие ссылки:
Expert Systems with Applications
(HTML)
Open Publications Of UTS Scholars (University of Technology Sydney)
(PDF)
Open Publications Of UTS Scholars (University of Technology Sydney)
(HTML)
Показать дополнительные сведения
DOI:
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113377
Открытый доступ:
green
Том:
152
Страницы:
113377–113377