Improving the Relevance of Artificial ...

Type de document :
Autre communication scientifique (congrès sans actes - poster - séminaire...): Communication dans un congrès avec actes
DOI :
10.1145/3583133.3590690
Titre :
Improving the Relevance of Artificial Instances for Curriculum-Based Course Timetabling through Feasibility Prediction
Auteur(s) :
Feutrier, Thomas [Auteur]
Operational Research, Knowledge And Data [ORKAD]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Veerapen, Nadarajen [Auteur] refId
Operational Research, Knowledge And Data [ORKAD]
Kessaci, Marie-Éléonore [Auteur] refId
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Operational Research, Knowledge And Data [ORKAD]
Titre de la manifestation scientifique :
GECCO '23 Companion: Companion Conference on Genetic and Evolutionary Computation
Ville :
Lisbon Portugal
Pays :
France
Date de début de la manifestation scientifique :
2023-07-15
Éditeur :
ACM
Mot(s)-clé(s) en anglais :
Machine learning
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]
Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Harvested from HAL
Fichiers
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  • Feasibility_Study_Thomas_FEUTRIER_POSTER_4_Pages_2023_GECCO_%20%281%29.pdf
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