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| Registros recuperados : 1 | |
| 1. |  | LABATE, M. T. V.; Ko, KENTON; Ko, Z. W.; PINTO, L. S. R. C.; REAL, M. J. U. D.; ROMANO, M. R.; BARJA, P. R.; GRANELL, A.; FRISO, G.; WIJK, K. J. V.; BRUGNOLI, E.; LABATE, C. A. Constitutive expression of pea Lhcb1-2 in tobacco affects plant development, morphology and photosynthetic capacity. Plant Molecular Biology, v. 55, p. 701-714, 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| Registros recuperados : 1 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
05/10/1999 |
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Data da última atualização: |
12/03/2024 |
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Autoria: |
NARCISO, M. G.; LORENA, L. A. N. |
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Afiliação: |
MARCELO GONCALVES NARCISO, CNPTIA; LUIZ A. N. LORENA, INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS. |
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Título: |
Algoritmo Genético Construtivo (AGC) aplicado ao Problema Generalizado de Atribuição (PGA) e sua aplicação no domínio agropecuário. |
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Ano de publicação: |
1999 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO NACIONAL DE MATEMATICA APLICADA E COMPUTACIONAL , 22., 1999, Santos. Resumo das comunicações. [S.l]: SBMAC, 1999. p. 328. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
CNMAC 1999. |
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Conteúdo: |
Neste trabalho são abordadas as aplicações do PGA no domínio agropecuário. O PGA é NP-hard e poucas são as heurísticas que existem na literatura para se obter soluções viáveis de boa qualidade (próximas a solução ótima) [4]. Um novo método heurístico denominado Algoritmo Genético Construtivo - AGC, desenvolvido por Lorena e Furtado [3] e e aplicado em uma outra classe de problemas (diferentes do PGA) foi usado para fornecer soluções viáveis ao PGA. |
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Palavras-Chave: |
Algorithm performance; Algoritmos geneticos; Aplicações em agropecuária; Applications in agriculture; Combinatorial optimization; Desempenho do algoritmo; Generalized assignment Problem; Genetic algorithms; Informática agropecuária; Otimização combinatória. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/7521/1/RA-Algoritmo-genetico-construtivo-CNMAC-1999.pdf
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Marc: |
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520 $aNeste trabalho são abordadas as aplicações do PGA no domínio agropecuário. O PGA é NP-hard e poucas são as heurísticas que existem na literatura para se obter soluções viáveis de boa qualidade (próximas a solução ótima) [4]. Um novo método heurístico denominado Algoritmo Genético Construtivo - AGC, desenvolvido por Lorena e Furtado [3] e e aplicado em uma outra classe de problemas (diferentes do PGA) foi usado para fornecer soluções viáveis ao PGA.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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