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A Simple Genetic Algorithm for the Critical Node Detection Problem

  • 2021
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Mihai-Alexandru Suciu
Noémi Gaskó
Tamás Képes
Rodica Ioana Lung
Erschienen in
Hybrid Artificial Intelligent Systems
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Das Kapitel behandelt das Problem der kritischen Knotenerkennung (CDNP) und konzentriert sich auf die Variante, k-Knoten zu entfernen, um die Anzahl der verbleibenden Komponenten in einem Graphen zu maximieren. Es führt einen einfachen genetischen Algorithmus ein, Maximum Components GA (MaxC-GA), der zur Lösung des Problems binäre Kodierung und standardisierte genetische Operatoren verwendet. Der Algorithmus verwendet eine Fitnessfunktion, die auf dem marginalen Beitrag von Knoten und der Handhabung von Beschränkungen beruht, um sicherzustellen, dass die Größe des kritischen Satzes k nicht überschreitet. Numerische Experimente an synthetischen und realen Netzwerken zeigen, dass MaxC-GA effektiv und robust ist, optimale Lösungen beibehält und in vielen Fällen andere Algorithmen übertrifft. Das Kapitel beleuchtet das Potenzial minimaler problemspezifischer Informationen bei der Entwicklung evolutionärer Algorithmen für Anwendungen in der realen Welt.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

This work was supported by a grant of the Romanian National Authority for Scientific Research and Innovation, CNCS - UEFISCDI, project number PN-III-P1-1.1-TE-2019-1633.

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Titel
A Simple Genetic Algorithm for the Critical Node Detection Problem
Verfasst von
Mihai-Alexandru Suciu
Noémi Gaskó
Tamás Képes
Rodica Ioana Lung
Copyright-Jahr
2021
Buch
Hybrid Artificial Intelligent Systems

Print ISBN: 978-3-030-86270-1

Electronic ISBN: 978-3-030-86271-8

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-86271-8_11
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