•  Persian
    • Persian
    • English
  •   ورود
  • دانشگاه فردوسی مشهد
  • |
  • مرکز اطلاع‌رسانی و کتابخانه مرکزی
    • Persian
    • English
  • خانه
  • انواع منابع
    • مقاله مجله
    • کتاب الکترونیکی
    • مقاله همایش
    • استاندارد
    • پروتکل
    • پایان‌نامه
  • راهنمای استفاده
View Item 
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  • همه
  • عنوان
  • نویسنده
  • سال
  • ناشر
  • موضوع
  • عنوان ناشر
  • ISSN
  • شناسه الکترونیک
  • شابک
جستجوی پیشرفته
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

An effective genetic algorithm for the flexible job-shop scheduling problem

نویسنده:
Guohui Zhang
,
Liang Gao
,
Yang Shi
ناشر:
Elsevier Science
سال
: 2011
شناسه الکترونیک: 10.1016/j.eswa.2010.08.145
یو آر آی: https://libsearch.um.ac.ir:443/fum/handle/fum/702464
کالکشن :
  • Latin Articles
  • دانلود: (1.367Mb)
  • نمایش متادیتا پنهان کردن متادیتا
  • آمار بازدید

    An effective genetic algorithm for the flexible job-shop scheduling problem

Show full item record

contributor authorGuohui Zhang
contributor authorLiang Gao
contributor authorYang Shi
date accessioned2020-03-12T01:06:27Z
date available2020-03-12T01:06:27Z
date issued2011
identifier otherTgjg4IPSq2fVAoqmkAHhPTfoF3vCBrZ4p2Eyu7F2A5L__u0ROi.pdf
identifier urihttps://libsearch.um.ac.ir:443/fum/handle/fum/702464?locale-attribute=fa
formatgeneral
languageEnglish
publisherElsevier Science
titleAn effective genetic algorithm for the flexible job-shop scheduling problem
typeJournal Paper
contenttypeFulltext
contenttypeFulltext
identifier padid5375012
identifier doi10.1016/j.eswa.2010.08.145
journal titleExpert Systems with Applications
coverageAcademic
pages3563-3573
journal volume38
journal issue4
filesize1433262
citations3
  • درباره ما
نرم افزار کتابخانه دیجیتال "دی اسپیس" فارسی شده توسط یابش برای کتابخانه های ایرانی | تماس با یابش
DSpace software copyright © 2019-2022  DuraSpace