CANLI
Yükleniyor Veriler getiriliyor…
SCI-Expanded Özgün Makale Scopus
Cost optimization of mixed feeds with the particle swarm optimization method
Neural Computing and Applications 2013 Cilt 22 Sayı 2
Scopus Eşleşmesi Bulundu
37
Atıf
22
Cilt
383-390
Sayfa
Özet
In this study, the best mixed feed was prepared by using the algorithm of particle swarm optimization (PSO) and by taking into account the breeding type and method of the poultries and various farm animals (cattle, sheep, rabbit), their needs, ages, and feeding costs and optimizing them all. Results obtained through PSO were compared through linear programming and real-coded genetic algorithm. According to the results that were obtained, PSO produces more rapid, more stable, and optimum values. © 2011 Springer-Verlag London Limited.
Web of Science Eşleşmesi Bulundu
27
WoS Atıf
22
Cilt
Article
Belge Türü
Kaynak: NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS · s. 383-390
Anahtar Kelimeler (WoS)

Havuzumuzdaki Atıflar 0

Bu makaleye, sistemimizdeki Scopus veritabanında bulunan 0 makale atıf yapmıştır. Scopus genel atıf sayısı: 37.

Bu makaleye, kendi Scopus havuzumuzdaki başka bir makaleden atıf kaydı bulunmuyor.
Scimago Dergi Bilgisi Otomatik ISSN Eşleştirmesi 2013 yılı verileri
Neural Computing and Applications
Q3
SJR Quartile
0,401
SJR Skoru
146
H-Index
Kategoriler: Artificial Intelligence (Q3) · Software (Q3)
Alanlar: Computer Science
Ülke: United Kingdom · Springer London
Bu bilgiler makale yılına göre Scimago veritabanından ISSN eşleştirmesiyle otomatik getirilmektedir. Dergi sıralama verileri Scimago'nun ilgili yılı baz alınmaktadır.

Anahtar Kelimeler

WoS | Bir kelimeye tıklayıp ilgili kaynaktaki yayınları görün.

Makale Bilgileri

Dergi Neural Computing and Applications
ISSN 0941-0643
Yıl 2013 / 2. ay
Cilt / Sayı 22 / 2
Sayfalar 383 – 390
Makale Türü Özgün Makale
Hakemlik Hakemli
Endeks SCI-Expanded
Yayın Dili İngilizce
Kapsam Uluslararası
Toplam Yazar 2 kişi
Erişim Türü Elektronik
Alan Mühendislik Temel Alanı- Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği

YÖKSİS Yazar Kaydı

Yazar Adı ALTUN ADEM ALPASLAN,ŞAHMAN MEHMET AKİF
YÖKSİS ID 417378

Metrikler

Scopus Atıf 37
Havuz Atıfları 0
Yazar Sayısı 2