Optimización inspirada en la naturaleza y en la biologíalo bueno, lo malo, lo feo y lo esperanzador

  1. Daniel Molina 1
  2. Javier Poyatos 1
  3. Eneko Osaba 2
  4. Javier del Ser 3
  5. Francisco Herrera 4
  1. 1 DaSCI. Dpto. de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (España)
  2. 2 TECNALIA (España)
  3. 3 TECNALIA (España)/ Univ País Vasco (España)
  4. 4 DaSCI. Dpto. de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (España)/ King Abdulaziz University (Saudí Arabia)
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Revista:
Revista DYNA

ISSN: 0012-7361,  0012-7361

Año de publicación: 2022

Título del ejemplar: Algoritmos de optimización inspirados en la Naturaleza

Volumen: 97

Número: 2

Páginas: 114-117

Tipo: Artículo

DOI: 10.6036/10331 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Fuente de los datos: Dialnet