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J-GLOBAL ID：201802229010189827   整理番号：18A0074658

複雑ネットワークにおけるコミュニティ検出のための生物地理学に基づく最適化アルゴリズム【Powered by NICT】

A biogeography-based optimization algorithm for community detection in complex networks

著者 (2件)： Liu Songran (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China) ,  Li Zhe (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICAMMAET  ページ： 1-3  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 複雑なネットワーク科学におけるコミュニティを検出するための新しい生物地理学に基づく最適化(BBO)アルゴリズムが提案されている。各要素は対応するノードの群集指標を表す積分行列符号化を採用した。マイグレーション演算子と突然変異演算子は,精度とコミュニティ検出の品質を改善するための基本的過程である。生息場所の各個体は移動または移住による他の人と情報を交換することができる。個体間の交換は,コミュニティ指標に接続した積分行列値を変化させる。本論文では,ネットワークモジュール性機能はその適合性関数,群集構造の品質を測定するとして選択した。BBOアルゴリズムの品質と有効性を人工ランダムネットワークおよび実際のネットワークを用いて実験的試験に露出している。BBOアルゴリズムの精度を,いくつかの古典的アルゴリズムのそれとバッターであり,いくつかの最新アルゴリズムのそれに匹敵した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *コミュニティ ,  品質 ,  *ネットワーク ,  *アルゴリズム ,  積分 ,  適応性 ,  符号化 ,  *最適化 ,  生息場所
準シソーラス用語： ランダムネットワーク ,  突然変異演算子 ,  ネットワーク科学 ,  *生物地理学 ,  *コミュニティ検出 ,  *複雑ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  熱交換器,冷却器  (PA03020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 複雑ネットワーク ,  コミュニティ検出 ,  生物地理学 ,  最適化アルゴリズム