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J-GLOBAL ID：201802278481131936   整理番号：18A0285333

ネットワークノードマッチング問題の多目的最適化モデルと進化的解【Powered by NICT】

Multi-objective optimization model and evolutional solution of network node matching problem

著者 (4件)： Yao Xiangjuan (School of Mathematics, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, 221116, PR China) ,  Gong Dunwei (School of Information and Control, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, 221116, PR China) ,  Wang Peipei (School of Mathematics, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, 221116, PR China) ,  Chen Lina (School of Mathematics, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, 221116, PR China)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 483  ページ： 495-502  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実際には,多くのシステムはネットワークとして抽出することができた。研究の結果は,異なるネットワーク間の密接な関係であることを示した。異なるネットワーク,すなわちノードマッチング問題のノード間の対応する関係を見出すためにどのように更なる研究に値する主題である。既存ネットワークノードマッチング法は,しばしば二ネットワークのマッチング精度を測定するための単一基準を用いる,不正確な結果を得るかもしれない。事実,二ネットワークのマッチング精度は異なる構造情報を用いて測定することができる,マッチング法の信頼性と精度を改善した。この観点から,本論文では,マッチング精度は,多重基準で測定したネットワークノードマッチング問題の多目的最適化モデルを確立した。モデルを解くための進化的アルゴリズムを用いた場合,複数の目的は,適応度関数に統一した。実験結果は,より少ない実行時間を用いたが,この方法は,単一目的法とランダム法よりも優れたマッチング精度を得ることができることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 多重化 ,  *マッチング ,  信頼性 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 実行時間 ,  適応度関数 ,  進化的アルゴリズム ,  *多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 複雑ネットワーク ,  ノードマッチング ,  多目的 ,  進化的アルゴリズム

分類 (1件)： ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 問題 ,  多目的最適化 ,  モデル ,  進化 ,  解