Restauración fluvial aplicando Algoritmos Genéticos Multiobjetivo

dc.contributor.author	Udías, Angel
dc.contributor.author	Redchuk, Andrés
dc.contributor.author	Cano, Javier
dc.contributor.author	Galbiati, Lorenzo
dc.date.accessioned	2019-10-25T15:06:43Z
dc.date.available	2019-10-25T15:06:43Z
dc.date.issued	2010-10
dc.identifier.uri	http://repositorio.unlz.edu.ar:8080//handle/123456789/139
dc.description.abstract	Analizando los procesos de gestión de los recursos ambientales, es evidente el aumento de la preocupación por el medio ambiente, configurándolo como un factor más (conjuntamente con criterios económicos, tecnológicos, etc.) a tener en cuenta en los procesos de toma de decisiones. Esta combinación de factores de diversa naturaleza complica el análisis cuantitativo de las alternativas a las que se ha de enfrentar el decisor, más aún si se tiene en cuenta que típicamente los factores ambientales, por su propia naturaleza, suelen ser de difícil comparación y cuantificación.La utilización de un sistema de ayuda a la decisión multicriterio que integran como motor de optimización un algoritmo genético multiobjetivo resulta idónea para la aplicación a	es
dc.language.iso	es	es
dc.subject	Algoritmo genético	es
dc.subject	Multicriterio	es
dc.subject	Coste-eficacia	es
dc.subject	Métricas	es
dc.title	Restauración fluvial aplicando Algoritmos Genéticos Multiobjetivo	es
dc.type	Article	es
dcterms.license	Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (BY-NC-ND 4.0)	es