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2023 article

Location and path planning for urban emergency rescue by a hybrid clustering and ant colony algorithm approach

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2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Location and path planning for urban emergency rescue by a hybrid clustering and ant colony algorithm approach
Date Crossref
01/11/2023
Éditeur
Elsevier BV
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Southwestern University of Finance and Economics pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • National University of Defense Technology Beijing Institute for Advanced Study pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • School of Business Administration pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Southwestern University of Finance and Economics, Beijing Institute for Advanced Study — National University of Defense Technology et School of Business Administration.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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