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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 | https://repositorio.unlz.edu.ar/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 |