1.
Algoritem določanja funkcijske odvisnosti povezav med vozlišči v kompleksnih mrežahDavid Jesenko, 2018, doktorska disertacija
Opis: V doktorski disertaciji predstavimo nov dvonivojski evolucijski algoritem za določanje funkcijske odvisnosti med netopološkimi lastnostmi vozlišč in povezavami v kompleksnih mrežah. Rezultat algoritma je neenačba, ki določa povezljivost med izbranima vozliščema kompleksne mreže. Na prvem nivoju predstavljenega algoritma poiščemo obliko neenačbe, na drugem nivoju pa ustrezne koeficiente in odločitveni prag. Ocenitveno funkcijo, ki je ozko grlo predlaganega algoritma, smo implementirali na grafično procesni enoti s tehnologijo CUDA, s čimer dosežemo učinkovito vzporedno izvajanje. V eksperimentalnem delu doktorske disertacije pokažemo primernost predstavljenega algoritma za analizo naravnih kompleksnih mrež. V primerjavi z metodami strojnega učenja in evolucijskimi algoritmi dosežemo boljše rezultate. Doktorsko disertacijo zaključimo s pregledom opravljenega dela in ovrednotenjem našega prispevka na raziskovalnem področju.
Ključne besede: evolucijski algoritmi, strojno učenje, kompleksne mreže, netopološke lastnosti vozlišč, funkcijski zapis, paralelno računanje, GPGPU, CUDA
Objavljeno v DKUM: 03.05.2018; Ogledov: 1789; Prenosov: 297
Celotno besedilo (11,91 MB)
