Improved genetic algorithm in a static environment for the robotic path planning problem
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Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2024
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Data Science and Applications: Proceedings of ICDSA 2023
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Link
Zugehörige Forschungsdaten
Reihe / Serie
Lecture Notes in Networks and Systems
Reihennummer
819
Jahrgang / Band
2
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
217-230
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Springer
Verlagsort / Veranstaltungsort
Singapore
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
4th International Conference on Data Science and Applications (ICDSA 2023)
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
978-981-99-7819-9
978-981-99-7820-5
978-981-99-7820-5
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
peer-reviewed
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
Mankudiyil, R., Dornberger, R., & Hanne, T. (2024). Improved genetic algorithm in a static environment for the robotic path planning problem. In S. J. Nanda, R. P. Yadav, A. H. Gandomi, & M. Saraswat (Eds.), Data Science and Applications: Proceedings of ICDSA 2023 (Vol. 2, pp. 217–230). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-99-7820-5_18