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J-GLOBAL ID:202102280517300559   整理番号:21A1497008

遺伝的アルゴリズムを用いたグラフの構造最適化

Graph Structure Optimization Using Genetic Algorithms
著者 (3件):
資料名:
巻: 120  号: 430(NLP2020 55-65)  ページ: 23-28 (WEB ONLY)  発行年: 2021年03月08日 
JST資料番号: U2030A  ISSN: 2432-6380  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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現実社会には,複雑ネットワークとよばれる大規模で複雑なネットワークが数多く存在する.それらのネットワークはグラフとしてモデル化され,様々な特徴量を用いて分析される.代数的連結度はグラフの結びつきの強さを測る特徴量のひとつであり,ラプラシアン行列の2番目に小さな固有値で定義される.本報告では,グラフに指定本数の辺を追加して代数的連結度を最大化する問題について考察し,遺伝的アルゴリズムを用いた近似解法を提案するとともに,その有効性を実験的に示す.また,各頂点の近傍の頂点がどの程度強く結びついているかを表すクラスター係数を最大化する問題についても提案手法を適用し,その有効性を検証する.(著者抄録)
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グラフ理論基礎 
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