B3 Vertaisarvioimaton artikkeli konferenssijulkaisussa
KaKaRaKe - User-Friendly Visualization for Multiobjective Optimization with High-Dimensional Objective Vectors (2020)
Dächert, K., Klamroth, K., Miettinen, K., & Steuer, R. E. (2020). KaKaRaKe - User-Friendly Visualization for Multiobjective Optimization with High-Dimensional Objective Vectors. In C. M. Fonseca, K. Klamroth, G. Rudolph, & M. M. Wiecek (Eds.), Scalability in Multiobjective Optimization (Dagstuhl Seminar 20031) (10, pp. 97-103). Dagstuhl Publishing. Dagstuhl Reports. https://drops.dagstuhl.de/opus/volltexte/2020/12401/pdf/dagrep_v010_i001_p052_20031.pdf
JYU-tekijät tai -toimittajat
Julkaisun tiedot
Julkaisun kaikki tekijät tai toimittajat: Dächert, Kerstin; Klamroth, Kathrin; Miettinen, Kaisa; Steuer, Ralph E.
Emojulkaisu: Scalability in Multiobjective Optimization (Dagstuhl Seminar 20031)
Emojulkaisun toimittajat: Fonseca, Carlos M.; Klamroth, Kathrin; Rudolph, Günter; Wiecek, Margaret M.
Lehti tai sarja: Dagstuhl Reports
eISSN: 2192-5283
Julkaisuvuosi: 2020
Volyymi: 10
Lehden numero: 1
Artikkelin sivunumerot: 97-103
Kustantaja: Dagstuhl Publishing
Julkaisumaa: Saksa
Julkaisun kieli: englanti
Pysyvä verkko-osoite: https://drops.dagstuhl.de/opus/volltexte/2020/12401/pdf/dagrep_v010_i001_p052_20031.pdf
Julkaisun avoin saatavuus: Avoimesti saatavilla
Julkaisukanavan avoin saatavuus: Kokonaan avoin julkaisukanava
Julkaisu on rinnakkaistallennettu (JYX): https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/71152
YSO-asiasanat: monimuuttujamenetelmät; päätöksenteko; päätöksentukijärjestelmät; visualisointi
Liittyvät organisaatiot
OKM-raportointi: Kyllä
Raportointivuosi: 2020