Repository logo
Thesis

Wielowarstwowe metaheurystyki ewolucyjne dla zagadnień dyskretnych

dc.contributor.authorSzubart, Patrycja
dc.contributor.departmentWydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
dc.contributor.reviewerKadłuczka, Piotr
dc.contributor.supervisorChmiel, Wojciech
dc.date.available2020-02-11T17:16:48Z
dc.date.defence2020-01-21
dc.description.typepraca inżynierska
dc.identifier.urihttps://repo.agh.edu.pl/handle/AGH/84777
dc.language.isopol
dc.rightsAccess rights reserved
dc.rights.accesszastrzeżony dostęp
dc.rights.accessNoteBrak zgody na udostępnienie pracy w czytelni Biblioteki Wydziałowej
dc.rights.urihttps://repo.agh.edu.pl/info/restricted-access
dc.subjectwielowarstwowepl
dc.subjectmetaheurystykipl
dc.subjectalgorytmypl
dc.subjectgenetycznepl
dc.subjectTabupl
dc.subjectSearchpl
dc.subjectkwadratowepl
dc.subjectzagadnieniepl
dc.subjectprzydziałupl
dc.titleWielowarstwowe metaheurystyki ewolucyjne dla zagadnień dyskretnychpl
dc.title.alternativeMultilayer evolution meta-heuristics for discrete problemsen
dc.typepraca dyplomowa
dspace.entity.typePublication
thesis.degree.disciplineAutomatyka i Robotyka (WEAIiIB)pl
thesis.degree.fieldOfStudyInstanceCode15791
thesis.degree.formOfStudystacjonarnepl
thesis.degree.grantorAkademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowiepl
thesis.degree.levelstudia pierwszego stopniapl
thesis.degree.nameinżynierpl
thesis.identifier.dxp222397
thesis.statusORPDORPPD2_migrated

Files