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【2h】

Cost Effective Long-Term Groundwater Monitoring Design Using A Genetic Algorithm And Global Mass Interpolation

机译：使用遗传算法和整体质量插值的经济有效的长期地下水监测设计

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Patrick Michael Reed;
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年度 1997
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1. Multi-objective optimization of long-term groundwater monitoring network design using a probabilistic Pareto genetic algorithm under uncertainty [J] . Luo Qiankun, Wu Jianfeng, Yang Yun, Journal of Hydrology . 2016,第Null期

机译：不确定性下概率概率Pareto遗传算法对地下水长期监测网络设计的多目标优化
2. Comparing state-of-the-art evolutionary multi-objective algorithms for long-term groundwater monitoring design [J] . J. B. Kollat, P. M. Reed Advances in Water Resources . 2006,第6期

机译：比较用于长期地下水监测设计的最新进化多目标算法
3. A comparative study of Monte Carlo simple genetic algorithm and noisy genetic algorithm for cost-effective sampling network design under uncertainty [J] . Jianfeng Wu, Chunmiao Zheng, Calvin C. Chien, Advances in Water Resources . 2006,第6期

机译：不确定条件下成本有效的抽样网络设计的蒙特卡罗简单遗传算法与噪声遗传算法比较研究
4. Cost-effective long-term monitoring design for intrinsic bioremediation [C] . P.Reed, B.Minsker, A.Valocchi International in situ and on-site bioremediation symposium . 1999

机译：具有成本效益的内在生物修复长期监测设计
5. Interactive genetic algorithms for adaptive decision making in groundwater monitoring design. [D] . Babbar, Meghna. 2006

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6. The mass-action law based algorithm for cost-effective approach for cancer drug discovery and development [O] . Ting-Chao Chou 2011

机译：基于大规模行动法则的高性价比癌症药物开发方法
7. Interactive Genetic Algorithm Framework for Long Term Groundwater Monitoring Design [O] . Meghna Babbar, Barbara Minsker, Hideyuki Takagi 2004

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