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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-15 13:25 遺伝的アルゴリズムを用いたグラフの構造最適化 ○田尻紘生・右田剛史・高橋規一（岡山大）  NLP2020-59 |
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| 抄録 | （和） | 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． |
| （英） | There are many large and complex networks in the real world. These networks are modeled as graphs and analyzed using a variety of features. The algebraic connectivity is one of the features that measures how well a graph is connected, and is defined by the second smallest eigenvalue of the Laplacian matrix of the graph. This paper considers the problem of maximizing the algebraic connectivity of a given graph by adding a specified number of edges. We propose a genetic algorithm for approximately solving this problem and evaluate its performance through experiments. We also apply the proposed method to the problem of maximizing the clustering coefficient, which represents how strongly the neighbors of a vertex are connected with each other, and evaluate its performance through experiments. | |
| キーワード | （和） | 代数的連結度 / クラスター係数 / 最大化 / 遺伝的アルゴリズム / / / / |
| （英） | algebraic connectivity / clustering coefficient / maximization / genetic algorithm / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 430, NLP2020-59, pp. 23-28, 2021年3月. | |
| 資料番号 | NLP2020-59 | |
| 発行日 | 2021-03-08 (NLP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2020-59 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP MSS |
| 開催期間 | 2021-03-15 - 2021-03-16 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | MSS，NLP，一般，およびWIP（MSSのみ） |
| テーマ（英） | MSS, NLP, Work In Progress (MSS only), and etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2021-03-NLP-MSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 遺伝的アルゴリズムを用いたグラフの構造最適化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Graph Structure Optimization Using Genetic Algorithms |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 代数的連結度 / algebraic connectivity |
| キーワード(2)（和/英） | クラスター係数 / clustering coefficient |
| キーワード(3)（和/英） | 最大化 / maximization |
| キーワード(4)（和/英） | 遺伝的アルゴリズム / genetic algorithm |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田尻 紘生 / Hiroki Tajiri / タジリ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 右田 剛史 / Tsuyoshi Migita / ミギタ ツヨシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 規一 / Norikazu Takahashi / タカハシ ノリカズ |
| 第3著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-15 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2020-59 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.430 |
| ページ範囲 | pp.23-28 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-03-08 (NLP) |
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