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J-GLOBAL ID：201702213993712991   整理番号：17A0357680

文化的アルゴリズムに基づく記号ネットワークの大域的不平衡計算【JST・京大機械翻訳】

Computing global unbalanced degree of signed networks based on culture algorithm

著者 (2件)： Zhao Xiaohui (School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Shandong Provincial Key Laboratory for Distributed Computer Software Novel Technology) ,  Liu Fang’ai (School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Shandong Provincial Key Laboratory for Distributed Computer Software Novel Technology)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 36  号： 12  ページ： 3341-3346  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 既存の符号化ネットワークの不平衡度計算法は,局所ネットワークユニットの平衡情報のみに注目されており,ネットワークの大域的,大域的平衡を考慮せず,ネットワークにおける不平衡領域の問題を解明することができず,文化的アルゴリズムに基づく符号化ネットワークの大域的不均衡度計算法を提案した。この方法は,伊辛自旋ネットワークモデルを用いて記号ネットワークの大域状態を記述し,不の計算を最適化問題に変換し,二層進化構造を有する文化的アルゴリズムであるCA-SNBを設計した。最初に,遺伝的アルゴリズムを用いて個体群の空間進化を行った。第二に,信頼性空間においてより良い個体を記録して,欲張アルゴリズムを用いて状況知識を抽出した。最後に,状態知識を用いて個体群空間の進化を誘導し,個体群の多様性を保証することにより収束速度を改善した。実験結果は,遺伝的アルゴリズムとマトリックス変換アルゴリズムと比較して,CA-SNBが最適解に収束することができて,グローバルロバスト性を計算することができて,不平衡領域を同定することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 遺伝的アルゴリズム ,  *ネットワーク ,  個体群 ,  符号化 ,  *アルゴリズム ,  最適化問題 ,  ローカル回線 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 最適解 ,  収束速度 ,  欲張りアルゴリズム ,  二層 ,  ネットワークモデル ,  不均衡 ,  *文化的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： signed network ,  structural balance ,  cultural algorithm ,  genetic algorithm

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 文化的アルゴリズム ,  記号 ,  不平衡 ,  計算