MONACO - Multi-Objective Network Optimisation Based on an ACO

Cardoso, Pedro; Jesus, Mário; Márquez Pérez, Alberto

Ponencia

dc.creator	Cardoso, Pedro	es
dc.creator	Jesus, Mário	es
dc.creator	Márquez Pérez, Alberto	es
dc.date.accessioned	2021-06-15T08:06:30Z
dc.date.available	2021-06-15T08:06:30Z
dc.date.issued	2003
dc.identifier.citation	Cardoso, P., Jesus, M. y Márquez Pérez, A. (2003). MONACO - Multi-Objective Network Optimisation Based on an ACO. En EGC 2003: X Encuentros de Geometría Computacional Sevilla, España: Universidad de Sevilla.
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/11441/111802
dc.description.abstract	The Ant Colony Optimisation Algorithm (ACO) supports the development of a system for a multi-objective network optimisation problem. The ACO system bases itself on an agent’s population and, in this case, uses a multi-level pheromone trail associated to a cost vector, which will be optimised.	es
dc.format	application/pdf	es
dc.format.extent	10	es
dc.language.iso	eng	es
dc.publisher	Universidad de Sevilla	es
dc.relation.ispartof	EGC 2003: X Encuentros de Geometría Computacional (2003).
dc.rights	Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.title	MONACO - Multi-Objective Network Optimisation Based on an ACO	es
dc.type	info:eu-repo/semantics/conferenceObject	es
dcterms.identifier	https://ror.org/03yxnpp24
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion	es
dc.rights.accessRights	info:eu-repo/semantics/openAccess	es
dc.contributor.affiliation	Universidad de Sevilla. Departamento de Matemática Aplicada I (ETSII)	es
dc.relation.publisherversion	https://congreso.us.es/egc03/inicio.htm	es
dc.eventtitle	EGC 2003: X Encuentros de Geometría Computacional	es
dc.eventinstitution	Sevilla, España	es
dc.relation.publicationplace	Sevilla, España	es

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MONACO-multi-objective network ...	254.0Kb	[PDF]	Ver/Abrir

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