論文の概要: On Searching for Minimal Integer Representation of Undirected Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08539v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 21:56:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 00:31:02.310694
• Title: On Searching for Minimal Integer Representation of Undirected Graphs
• Title（参考訳）: 非有向グラフの最小整数表現の探索について
• Authors: Victor Parque, Tomoyuki Miyashita
• Abstract要約: 最小かつ効率的なグラフ表現は、検索とネットワークの格納、通信、およびサンプル空間の鍵となる。 この結果は,グラフ表現/表現のための新しい数値ベース符号化アルゴリズムを解明する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Minimal and efficient graph representations are key to store, communicate, and sample the search space of graphs and networks while meeting user-defined criteria. In this paper, we investigate the feasibility of gradient-free optimization heuristics based on Differential Evolution to search for minimal integer representations of undirected graphs. The class of Differential Evolution algorithms are population-based gradient-free optimization heuristics having found a relevant attention in the nonconvex and nonlinear optimization communities. Our computational experiments using eight classes of Differential Evolution schemes and graph instances with varying degrees of sparsity have shown the merit of attaining minimal numbers for graph encoding/representation rendered by exploration-oriented strategies within few function evaluations. Our results have the potential to elucidate new number-based encoding and sample-based algorithms for graph representation, network design and optimization.
• Abstract（参考訳）: 最小かつ効率的なグラフ表現は、ユーザ定義基準を満たしながら、グラフやネットワークの検索空間を保存、通信、サンプリングするための鍵である。 本稿では,非有向グラフの最小整数表現を探索するための微分進化に基づく勾配なし最適化ヒューリスティックスの実現可能性について検討する。 微分進化アルゴリズムのクラスは、非凸および非線形最適化コミュニティにおいて関連する注意を払っている集団に基づく勾配なし最適化ヒューリスティックである。 8種類の微分進化スキームとグラフインスタンスを用いた計算実験により,少数の関数評価において探索指向戦略で表されるグラフエンコーディング/表現の最小値を得ることができた。 この結果から,グラフ表現,ネットワーク設計,最適化のための新しい数値ベース符号化とサンプルベースアルゴリズムの解明が可能となった。

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