著者

佐藤 浩 久保 正男 生天目 章

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2007, no.19, pp.97-100, 2007-03-04

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複雑ネットワークの研究においてはその構造に着目することが重要である。ネットワークの構造を掴むために、さまざまな指標が用いられるが、単一の指標は性質の-面しか表現できないため、同一の指標を持つネットワークであっても、構造がまったく異なる場合がある。本研究では、指標と構造の関係を明らかにすることを目的とする。与えられた指標がどれだけ達成されたかを目的関数とした遺伝的アルゴリズムを用い、最適化を通じたネットワークの生成を行う。実験により、問題空間には非対称I性がみられ、最適化の指標により解空間の構造が大きく変わること、また、同じ指標を持ちながら異なる構造のネットワークが見出されることを明らかにした。In the research of complex networks, it is important to focus on the structure of the networks. Various measures such as centrality or radius are used to analyze the networks. One measure, however, can only capture the one aspect, so two networks that have same measure sometimes show completely different structure. The purpose of this study is to figure out the relation between measurements and structures. Genetic Algorithm is used to find networks that have specific measurement value. We show that GA can find the networks that are different in view of structure, but the same in view of measurement value.