Research on dynamic optimization problems in GIS
GIS动态优化问题研究
基本信息
- 批准号:24500021
- 负责人:
- 金额:$ 3万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2012
- 资助国家:日本
- 起止时间:2012-04-01 至 2017-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
项目成果
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Model Analysis of Electric Vehicle Charging Infrastructure Development on Highways -An Approximation of the Required Scale of Electric Vehicle Charging Facilities-
高速公路电动汽车充电基础设施发展模型分析-电动汽车充电设施所需规模的近似-
- DOI:
- 发表时间:2014
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Yudai HONMA;Shigeki TORIUMI
- 通讯作者:Shigeki TORIUMI
Evaluating risks of maritime transportation and countries of import source for LNG
评估海上运输和液化天然气进口来源国的风险
- DOI:
- 发表时间:2016
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Ayumi SEKIMORI; Shigeki TORIUMI;Ryuta TAKASHIMA
- 通讯作者:Ryuta TAKASHIMA
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Imai Keiko其他文献
Extended formulations of lower-truncated transversal polymatroids
下截断横向多拟阵的扩展公式
- DOI:
10.1080/10556788.2020.1769619 - 发表时间:
2020 - 期刊:
- 影响因子:2.2
- 作者:
Imai Hiroshi;Imai Keiko;Hiraishi Hidefumi - 通讯作者:
Hiraishi Hidefumi
Minimum point-overlap labelling*
最小点重叠标签*
- DOI:
10.1080/10556788.2020.1833880 - 发表时间:
2020 - 期刊:
- 影响因子:2.2
- 作者:
Higashikawa Yuya;Imai Keiko;Shiraga Takeharu;Sukegawa Noriyoshi;Yokosuka Yusuke - 通讯作者:
Yokosuka Yusuke
Extended formulations of lower-truncated transversal polymatroids
下截断横向多拟阵的扩展公式
- DOI:
10.1080/10556788.2020.1769619 - 发表时间:
2020 - 期刊:
- 影响因子:2.2
- 作者:
Imai Hiroshi;Imai Keiko;Hiraishi Hidefumi - 通讯作者:
Hiraishi Hidefumi
Distance k-Sectors Exist
k 扇区存在距离
- DOI:
- 发表时间:
2010-01-18 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Imai Keiko;Kawamura Akitoshi;Tokuyama Takeshi;Matousek Jiri;R. Daniel - 通讯作者:
R. Daniel
Extended formulations of lower-truncated transversal polymatroids
下截断横向多拟阵的扩展公式
- DOI:
10.1080/10556788.2020.1769619 - 发表时间:
2020 - 期刊:
- 影响因子:2.2
- 作者:
Imai Hiroshi;Imai Keiko;Hiraishi Hidefumi - 通讯作者:
Hiraishi Hidefumi
Imai Keiko的其他文献
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相似海外基金
Using Momentary Measures to Understand Physical Activity Adoption and Maintenance among Pacific Islanders in the United States
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- 批准号:
10737528 - 财政年份:2023
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Examining linkages between disrupted care and chronic disease outcomes during the COVID-19 pandemic: a VAMC level spatio-temporal analysis
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