埃德蒙多·A·米尼西
人员信息
优化列表
2020年–今天
2024 [j6] 弗朗西斯科·马切蒂 , Gloria Pietropolli公司 , 费德里科·朱利安·卡梅罗塔·威尔多 , 毛罗·卡斯泰利 , 埃德蒙多·A·米尼西 :
通过带伴随状态法梯度评估的参数化遗传规划自动设计可解释控制律。 申请。 软计算。 159 : 111654 ( 2024 ) 2022 [i4] 劳拉·梅尼尼 , 安德烈亚·塞拉尼 , 马库斯·伦普基尔 , 埃德蒙多·A·米尼西 , 多梅尼科·夸利亚雷拉 , Hayriye Pehlivan Solak公司 , 希穆罕默德·伊尔迪斯 , S.菲奇尼 , 里卡多·佩莱格里尼 , 弗朗西斯科·迪·菲奥雷 , 迪安·E·布莱森 , 梅利克·尼卡贝 , 马特奥·迪兹 , 菲尔·贝兰 :
多保真优化方法的分析基准问题。 CoRR公司 abs/2204.07867 ( 2022 ) 2021 【c21】 弗朗西斯科·马切蒂 , 埃德蒙多·A·米尼西 :
包容性遗传编程。 欧洲GP 2021 : 51-65 [公元20年] 弗朗西斯科·马切蒂 , 卡勒姆·威尔逊 , 夏延·鲍威尔 , 埃德蒙多·A·米尼西 , 安娜丽莎·里卡迪 :
传统苏格兰音乐一代通过转移学习的卷积生成对抗网络。 埃沃穆萨特 2021 : 187-202 2020 [j5] S.Neda Naghshbandi公司 , 利兹·瓦尔加 , 阿兰·普维斯 , 理查德·麦克威廉 , 埃德蒙多·A·米尼西 , 马西米利亚诺·瓦西莱 , 马蒂亚斯·特罗法斯 , 沉积物Tabassom , 郭伟思 , 埃德·曼利 , 大卫·胡·琼斯 :
复杂工程和工程系统弹性研究方法综述。 IEEE接入 8 : 87775-87799 ( 2020 ) 【j4】 卡勒姆·威尔逊 , 弗朗西斯科·马切蒂 , 玛丽莲娜·迪卡洛 , 安娜丽莎·里卡迪 , 埃德蒙多·A·米尼西 :
机器中的智能分类:智能控制的分类。 机器人学 9 ( 三 ) : 64 ( 2020 ) [j3] 玛丽莲娜·迪卡洛 , 马西米利亚诺·瓦西莱 , 埃德蒙多·A·米尼西 :
适应性多人口通货膨胀差异演变。 软计算。 24 ( 5 ) : 3861-3891 ( 2020 ) [第19条] 弗朗西斯科·马切蒂 , 埃德蒙多·A·米尼西 :
一种混合神经网络-遗传编程智能控制方法。 生物医学 2020 : 240-254 [第18条] 洛伦佐·詹蒂莱 , 吉安卢卡·菲利皮 , 埃德蒙多·A·米尼西 , 托马斯·巴兹·贝尔斯坦 , 马西米利亚诺·瓦西莱 :
利用结构染色体遗传算法进行航天器初步设计。 欧洲协调委员会 2020 : 1-8 [第17条] 洛伦佐·詹蒂莱 , 伊丽莎·莫拉莱斯 , 多梅尼科·夸利亚雷拉 , 埃德蒙多·A·米尼西 , 托马斯·巴兹·贝尔斯坦 , 雷纳托·托格纳奇尼 :
基于结构染色体遗传算法的高升力器件拓扑优化。 欧洲协调委员会 2020 : 1-9 [c16] 弗朗西斯科·马切蒂 , 埃德蒙多·A·米尼西 , 安娜丽莎·里卡迪 :
通过遗传编程实现智能控制。 国际JCNN 2020 : 1-8 [第15条] 卡勒姆·威尔逊 , 安娜丽莎·里卡迪 , 埃德蒙多·A·米尼西 :
一种基于极限学习机的Q网络更新机制。 国际JCNN 2020 : 1-7 [电子1] 博格丹·菲利皮克 , 埃德蒙多·A·米尼西 , 马西米利亚诺·瓦西莱 :
生物启发优化方法及其应用——第九届国际会议,BIOMA 2020,比利时布鲁塞尔,2020年11月19-20日,会议记录。 计算机科学课堂讲稿 12438, 施普林格 2020 ,国际标准图书编号 978-3-030-63709-5 【内容】 [i3] 卡勒姆·威尔逊 , 安娜丽莎·里卡迪 , 埃德蒙多·A·米尼西 :
基于极端学习机的Q网络更新机制。 CoRR公司 abs/2006.02986 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [c14] 克里斯蒂安·格雷科 , 洛伦佐·詹蒂莱 , 吉安卢卡·菲利皮 , 埃德蒙多·A·米尼西 , 马西米利亚诺·瓦西莱 , 托马斯·巴兹·贝尔斯坦 :
利用结构染色体遗传算法优化自动生成跟踪卫星的观测时间表。 欧洲协调委员会 2019 : 497-505 [第13条] 洛伦佐·詹蒂莱 , 克里斯蒂安·格雷科 , 埃德蒙多·A·米尼西 , 托马斯·巴兹·贝尔斯坦 , 马西米利亚诺·瓦西莱 :
用于卫星跟踪的结构化染色体GA优化。 GECCO(同伴) 2019 : 1955-1963 [第12条] 卡勒姆·威尔逊 , 弗朗西斯科·马切蒂 , 玛丽莲娜·迪卡洛 , 安娜丽莎·里卡迪 , 埃德蒙多·A·米尼西 :
智能控制:分类学。 公务员制度委员会 2019 : 333-339 2017 [注2] 马西米利亚诺·瓦西莱 , 埃德蒙多·A·米尼西 , 柯唐 :
航空航天科学与工程中的计算智能[客座编辑]。 IEEE计算。 智力。 美格。 12 ( 4 ) : 12-13 ( 2017 ) 2016 [第11条] 克里斯蒂·阿利萨·马多克 , 埃德蒙多·A·米尼西 :
基于进化初始化的航天飞机轨道优化。 SSCI公司 2016 : 1-8 2015 [第10条] 玛丽莲娜·迪卡洛 , 马西米利亚诺·瓦西莱 , 埃德蒙多·A·米尼西 :
具有自适应局部重启的多种群通货膨胀差分进化算法。 欧洲协调委员会 2015 : 632-639 2014 【c9】 埃德蒙多·A·米尼西 , 马西米利亚诺·瓦西莱 :
自适应通货膨胀差异演化。 IEEE进化计算大会 2014 : 1792-1799 2012 [i2] 马西米利亚诺·瓦西莱 , 埃德蒙多·A·米尼西 , 奎里安·威南德斯 :
稳健设计优化中置信函数的近似计算。 CoRR公司 abs/1207.3442 ( 2012 ) 2011 [j1] 马西米利亚诺·瓦西莱 , 埃德蒙多·A·米尼西 , 马可·罗泰利 :
一种用于空间轨迹优化的充气差分进化算法。 IEEE传输。 进化。 计算。 15 ( 2 ) : 267-281 ( 2011 ) 【c8】 埃德蒙多·A·米尼西 , 马西米利亚诺·瓦西莱 :
基于多保真进化控制的返回式无人航天器稳健设计。 GECCO公司 2011 : 689-696 [i1] 马西米利亚诺·瓦西莱 , 埃德蒙多·A·米尼西 , 马可·罗泰利 :
一种用于空间轨迹优化的膨胀差分进化算法。 CoRR公司 abs/1104.4731 ( 2011 ) 2010 [c7] 朱利奥·阿文齐尼 , 埃德蒙多·A·米尼西 :
不稳定战斗机全包络飞行控制系统的进化设计。 IEEE进化计算大会 2010 : 1-8
2000 – 2009
2009 【c6】 埃德蒙多·A·米尼西 , 朱利奥·阿文齐尼 :
轨道转移机动作为进化算法比较指标的测试基准。 IEEE进化计算大会 2009 : 350-357 【c5】 马西米利亚诺·瓦西莱 , 埃德蒙多·A·米尼西 , 马可·罗泰利 :
进化启发式应用于空间轨迹优化问题的动力学系统视角。 IEEE进化计算大会 2009 : 2340-2347 【c4】 马西米利亚诺·瓦西莱 , 埃德蒙多·A·米尼西 :
全球轨迹优化的记忆策略。 国际标准行业协会 2009 : 180-190 2005 【c3】 萨尔瓦托尔·达安吉洛 , 埃德蒙多·A·米尼西 :
通过克里金近似和进化控制对亚音速翼型进行多目标进化优化。 进化计算大会 2005 : 1262-1267 2003 【c2】 马里奥·科斯塔 , 埃德蒙多·A·米尼西 :
MOPED:一种用于连续问题的基于多目标Parzen的分布估计算法。 应急措施组织 2003 : 282-294 【c1】 马里奥·科斯塔 , 埃德蒙多·A·米尼西 , 厄洛斯·帕塞罗 :
连续多目标优化问题的混合神经/遗传方法。 WIRN公司 2003 : 61-69