Tiago Manuel Campelos Ferreira Pinto


AuthID: R-000-T7J

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131
TÍTULO: Fair Remuneration of Energy Consumption Flexibility Using Shapley Value
AUTORES: Faia, Ricardo; Pinto, Tiago ; Vale, Zita;
PUBLICAÇÃO: 2019, FONTE: 19th EPIA Conference on Artificial Intelligence (EPIA) in PROGRESS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, EPIA 2019, PT I, VOLUME: 11804
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef: 4
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132
TÍTULO: Genetic Algorithms for Portfolio Optimization with Weighted Sum Approach
AUTORES: Faia, R; Pinto, T ; Vale, Z; Corchado, JM; Soares, J; Lezama, F;
PUBLICAÇÃO: 2019, FONTE: 8th IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, SSCI 2018 in Proceedings of the 2018 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, SSCI 2018
INDEXADO EM: Scopus CrossRef: 6
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133
TÍTULO: Genetic fuzzy rule-based system using MOGUL learning methodology for energy consumption forecasting
AUTORES: Jozi, A; Pinto, T ; Praca, I; Silva, F; Teixeira, B; Vale, Z;
PUBLICAÇÃO: 2019, FONTE: ADCAIJ-ADVANCES IN DISTRIBUTED COMPUTING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE JOURNAL, VOLUME: 8, NÚMERO: 1
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef
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134
TÍTULO: Hybrid approach based on particle swarm optimization for electricity markets participation
AUTORES: Ricardo Faia; Tiago Pinto ; Zita Vale; Juan Manuel Corchado;
PUBLICAÇÃO: 2019, FONTE: Energy Informatics, VOLUME: 2, NÚMERO: 1
INDEXADO EM: Scopus CrossRef: 13 Handle
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135
TÍTULO: Hybrid approach based on particle swarm optimization for electricity markets participation
AUTORES: Ricardo Faia; Tiago Pinto ; Zita A Vale; Juan Manuel Corchado;
PUBLICAÇÃO: 2019, FONTE: Energy Inform., VOLUME: 2, NÚMERO: 1
INDEXADO EM: DBLP
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136
TÍTULO: Identifying Most Probable Negotiation Scenario in Bilateral Contracts with Reinforcement Learning
AUTORES: Francisco Silva; Tiago Pinto ; Isabel Praça; Zita A Vale;
PUBLICAÇÃO: 2019, FONTE: New Knowledge in Information Systems and Technologies - Volume 1, World Conference on Information Systems and Technologies, WorldCIST 2019, Galicia, Spain, 16-19 April, 2019, VOLUME: 930
INDEXADO EM: DBLP
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137
TÍTULO: Identifying Most Probable Negotiation Scenario in Bilateral Contracts with Reinforcement Learning
AUTORES: Silva, F; Pinto, T ; Praça, I; Vale, Z;
PUBLICAÇÃO: 2019, FONTE: World Conference on Information Systems and Technologies, WorldCIST 2019 in NEW KNOWLEDGE IN INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGIES, VOL 1, VOLUME: 930
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef
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138
TÍTULO: Local Energy Markets: Paving the Path Toward Fully Transactive Energy Systems
AUTORES: Lezama, F; Soares, J; Hernandez Leal, P; Kaisers, M; Pinto, T ; Vale, Z;
PUBLICAÇÃO: 2019, FONTE: IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS, VOLUME: 34, NÚMERO: 5
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef: 218
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139
TÍTULO: Multi-agent Systems Society for Power and Energy Systems Simulation
AUTORES: Santos, Gabriel; Pinto, Tiago ; Vale, Zita;
PUBLICAÇÃO: 2019, FONTE: 19th International Workshop on Multi-Agent-Based Simulation (MABS) in MULTI-AGENT-BASED SIMULATION XIX, VOLUME: 11463
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef: 1
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140
TÍTULO: Multi-Agent-Based CBR Recommender System for Intelligent Energy Management in Buildings
AUTORES: Pinto, T ; Faia, R; Navarro Caceres, M; Santos, G; Corchado, JM; Vale, Z;
PUBLICAÇÃO: 2019, FONTE: IEEE SYSTEMS JOURNAL, VOLUME: 13, NÚMERO: 1
INDEXADO EM: Scopus WOS DBLP CrossRef: 32
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