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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
15/06/2004 |
Data da última atualização: |
17/06/2004 |
Autoria: |
SALGADO, J. A. de A.; ALMEIDA, D. L. de; GUERRA, J. M.; RIBEIRO, R. de L. D.; SUDO, A. |
Título: |
Balanço de nutrientes em cultivos de hortaliças sob manejo orgânico. |
Ano de publicação: |
1998 |
Fonte/Imprenta: |
Seropédica: Embrapa Agrobiologia, 1998. |
Páginas: |
9 p. |
Série: |
(EMBRAPA-CNPAB. Comunicado Técnico, 21). |
ISSN: |
0104-8945 |
Idioma: |
Português |
Palavras-Chave: |
Balanço de nutriente. |
Thesagro: |
Agricultura Orgânica; Hortaliça. |
Thesaurus Nal: |
horticulture; nutrient balance; nutrition physiology. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
30/01/2001 |
Data da última atualização: |
17/10/2017 |
Autoria: |
NARCISO, M. G.; LORENA, L. A. N.; FURTADO, J. C. |
Afiliação: |
MARCELO GONCALVES NARCISO, CNPTIA; LUIZ ANTÔNIO NOGUEIRA LORENA, INPE; JOÃO CARLOS FURTADO, INPE. |
Título: |
Algoritmo genético construtivo (AGC): uma nova abordagem de algoritmo genético. |
Ano de publicação: |
2000 |
Fonte/Imprenta: |
Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2000. |
Páginas: |
22 p. |
Série: |
(Embrapa Informática Agropecuária. Relatório Tecnico, 6). |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Neste trabalho apresentamos uma aplicação da metaheurística denominada Algoritmo Genético Construtivo (AGC) ao Problema Generalizado de Atribuição (PGA) e também ao Problema das P-medianas. O AGC apresenta algumas características inovadoras em relação aos algoritmos genéticos tradicionais (AGT), tais como população formada apenas de estruturas e/ou esquemas, processo proporcional de avaliação, recombinação entre esquemas, população dinâmica, mutação em estruturas completas, e a possibilidade de uso de heurísticas na representação dos esquemas e/ou estruturas (veja para mais informações sobre o AGC). Em nossa aplicação do AGC ao PGA e ao problema das p-medianas, cada um destes é considerado como um problema de clustering. Uma representação binária é usada para esquemas e estruturas, e heurísticas de atribuição particionam os itens nas mochilas. Esquemas não levam em conta todos os dados do problema. São recombinados podendo gerar novos esquemas ou estruturas. Novos esquemas são avaliados de forma proporcional e podem entrar na população passarem por um teste de evolução (sic). Quando estruturas completas resultam da recombinação de esquemas ou quando bons esquemas são complementados, as estruturas sofrem mutação. A melhor estrutura gerada é guardada no processo. Testes computacionais foram realizados com bons resultados, usando instâncias de larga escala disponíveis na literatura. |
Palavras-Chave: |
AGC; Algoritimo genético construtivo; Algoritmo; Algoritmo genético; Algoritmo genetico constritivo (AGC); Algoritmo genético construtivo; Algoritmo genetico construtivo (AGC); Algoritmo genético cunstrutivo; CGA; Constructive genetic algorithm; Construtive genetic algorithm; Construtive genetic algorithm (CGA); Construtive genetic algorithm(CGA); Construtive genetic algorithum; Desempenho; Desempenho do AGC; Generalized assignment problem; Generalized assignment problem (GAP); P-median problem; P-medianas; P-mendian problem; Performance of CGA; Performance of CGA: Uses of CGA of CGA in real cases; Problema da P-medianas: Deemprego do AGC; Problema das P-medianas; Problema Generalizado de Atribuição; Problema Generalizado de Atribuição (PGA); Problema generalizado de atribuicao(PGA); Problemas das P-medianas; Uses; Uses of CGA in real cases; Uso; Uso de AGC em casos reais; Uso do AGC em casos reais. |
Thesagro: |
Estatística; Genética; Mutação; Performance; Programa de Computador. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 03589nam a2200625 a 4500 001 1007855 005 2017-10-17 008 2000 bl uuuu u0uu1 u #d 100 1 $aNARCISO, M. G. 245 $aAlgoritmo genético construtivo (AGC)$buma nova abordagem de algoritmo genético. 260 $aCampinas: Embrapa Informática Agropecuária$c2000 300 $a22 p. 490 $a(Embrapa Informática Agropecuária. Relatório Tecnico, 6). 520 $aNeste trabalho apresentamos uma aplicação da metaheurística denominada Algoritmo Genético Construtivo (AGC) ao Problema Generalizado de Atribuição (PGA) e também ao Problema das P-medianas. O AGC apresenta algumas características inovadoras em relação aos algoritmos genéticos tradicionais (AGT), tais como população formada apenas de estruturas e/ou esquemas, processo proporcional de avaliação, recombinação entre esquemas, população dinâmica, mutação em estruturas completas, e a possibilidade de uso de heurísticas na representação dos esquemas e/ou estruturas (veja <http://www.lac.inpe.br/~lorena/sbpo98/agc-clust.pdf> para mais informações sobre o AGC). Em nossa aplicação do AGC ao PGA e ao problema das p-medianas, cada um destes é considerado como um problema de clustering. Uma representação binária é usada para esquemas e estruturas, e heurísticas de atribuição particionam os itens nas mochilas. Esquemas não levam em conta todos os dados do problema. São recombinados podendo gerar novos esquemas ou estruturas. Novos esquemas são avaliados de forma proporcional e podem entrar na população passarem por um teste de evolução (sic). Quando estruturas completas resultam da recombinação de esquemas ou quando bons esquemas são complementados, as estruturas sofrem mutação. A melhor estrutura gerada é guardada no processo. Testes computacionais foram realizados com bons resultados, usando instâncias de larga escala disponíveis na literatura. 650 $aEstatística 650 $aGenética 650 $aMutação 650 $aPerformance 650 $aPrograma de Computador 653 $aAGC 653 $aAlgoritimo genético construtivo 653 $aAlgoritmo 653 $aAlgoritmo genético 653 $aAlgoritmo genetico constritivo (AGC) 653 $aAlgoritmo genético construtivo 653 $aAlgoritmo genetico construtivo (AGC) 653 $aAlgoritmo genético cunstrutivo 653 $aCGA 653 $aConstructive genetic algorithm 653 $aConstrutive genetic algorithm 653 $aConstrutive genetic algorithm (CGA) 653 $aConstrutive genetic algorithm(CGA) 653 $aConstrutive genetic algorithum 653 $aDesempenho 653 $aDesempenho do AGC 653 $aGeneralized assignment problem 653 $aGeneralized assignment problem (GAP) 653 $aP-median problem 653 $aP-medianas 653 $aP-mendian problem 653 $aPerformance of CGA 653 $aPerformance of CGA: Uses of CGA of CGA in real cases 653 $aProblema da P-medianas: Deemprego do AGC 653 $aProblema das P-medianas 653 $aProblema Generalizado de Atribuição 653 $aProblema Generalizado de Atribuição (PGA) 653 $aProblema generalizado de atribuicao(PGA) 653 $aProblemas das P-medianas 653 $aUses 653 $aUses of CGA in real cases 653 $aUso 653 $aUso de AGC em casos reais 653 $aUso do AGC em casos reais 700 1 $aLORENA, L. A. N. 700 1 $aFURTADO, J. C.
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