Sezgisel Yaklaşımlar – Bilgisayar Bilimleri Ödevleri – Bilgisayar Bilimleri Ödev Hazırlatma – Bilgisayar Bilimleri Alanında Tez Yazdırma – Bilgisayar Bilimleri Ödev Yaptırma Fiyatları
Yetersiz Bağlantı ile Başa Çıkma
Şimdiye kadar sunulan merkezilik önlemlerinin çoğu, temeldeki ağın bağlı olduğunu varsayar. Durum böyle değilse, bu merkezleri hesaplamak bir sorun olabilir. Derece merkeziliği gibi yerel merkezilik indeksleri için, bu bağlanabilirlik varsayımının hiçbir anlamı yoktur. Ancak, genel olarak durum böyle değildir. Bu bölümde, bağlantısız yönsüz grafikler ve zayıf bağlantılı digraflarla nasıl başa çıkılacağını araştırıyoruz.
Örneğin, eksantriklik veya yakınlığa dayalı ölçüler gibi en kısa yollara dayalı merkeziyetleri ele alalım. Her iki merkezilik de tüm u ve v köşe çiftleri arasındaki en kısa yol uzunluğu d(u, v) bilgisine bağlıdır.
Bağlantısız, yönsüz bir grafik veya zayıf bağlı bir digraf için, bu uzunluğun tanımlanmadığı köşe çiftleri vardır ve bunlarla nasıl başa çıkılacağı açık değildir. Merkezilik değerlerinin hesaplanmasını, ölçümün iyi tanımlandığı alt grafiklerle sınırlamak, yani digraflar söz konusu olduğunda bileşenine veya güçlü bileşenlerine göre bir tepe noktası için merkezilik ölçüsünü hesaplamak çok safça bir yaklaşım olacaktır.
Bu yaklaşım çoğu uygulamada çok makul değildir. Örneğin, iki (güçlü) bileşenden oluşan (yönlendirilmiş) bir ağ düşünün, burada biri iki köşenin tam grafiğidir ve diğeri, n’nin büyük olduğu n – 2 köşeye sahip tam grafiktir.
Daha sonra yukarıdaki yaklaşım, tüm köşeler için 1 yakınlık değeri verir, ancak büyük bileşendeki köşelerin diğer iki köşeden çok daha merkezi olduğu açıktır.
Sezgisel Yaklaşımlar
Bu problemle başa çıkmanın yaygın bir yolu, büyük bileşenlerdeki köşelerin daha önemli olduğu sezgisini izleyerek merkezilik değerlerini bileşenin boyutuyla çarpmaktır. Bu makul görünüyor, ancak merkezilik ölçüsü ağın boyutuyla orantılı davranmadığı sürece uygun değil.
Hesaplamalı deneyler, bunun yakınlık ve eksantriklik için geçerli olmadığını gösteriyor. Diğer iki onarım mekanizması, bağlantısız köşeler arasındaki mesafe için ters yol uzunlukları ve keyfi sabit değerler kullanır.
İkinci olasılık, istenen merkezilik değerlerinin yaklaşık bir değerini verir. Bununla birlikte, sonucun, bağlantısız köşe çiftleri için k sabit değerine güçlü bir şekilde bağlı olduğunu göstermiştir. Herhangi bir bağlantısız köşe çifti u ve v arasındaki d(u,v) mesafesinin k olarak ayarlandığı digraflar için yakınlığa dayalı bir ölçü tanımladılar.
Açıkça k için uygun bir değer, köşe sayısı n’dir, çünkü herhangi iki köşe arasındaki maksimum mesafe en fazla n – 1’dir. Köşenin digrafında diğer tüm köşelere ulaşan w’dir.
k = 2n için w en yüksek merkezilik değerine sahip köşe olur, ancak k = n için w’ye ulaşmayan v köşesi en yüksek değere sahiptir. Bu örnek, k seçiminin, köşelere atanan merkezilik indeksi değerlerinin sırasını önemli ölçüde etkileyeceğini göstermektedir.
Ayrıca, eksantrikliğe dayalı merkezilik, bağlantısız graflarda veya kuvvetli bağlantılı olmayan digraflarda artık bir anlam ifade etmemektedir. Sabit değer yeterince büyükse, grafikteki diğer tüm mesafelere hakim olur ve yalnızca çok küçük bir aralıkta farklılık gösteren merkezilik değerleri verir.
Ters yol uzunluklarının kullanılması, merkezilik değerlerinin yorumlanmasını ve karşılaştırılmasını zorlaştırır. Yakınlık merkeziliğindeki yol uzunluklarını tersleriyle değiştirerek ve ters yol uzunluğunun toplamını (n – 1) ile çarparak, yakınlık merkeziliğini değil, tamamen farklı bir merkezilik ölçüsü elde ederiz.
Sezgisel ve meta sezgisel algoritmalar
Sezgisel ve meta sezgisel algoritmalar farkı
Sezgisel algoritmalar
Meta sezgisel algoritmalar
Sezgisel Yöntemler Ders Notları
Meta sezgisel Nedir
Sezgisel algoritmalar PDF
Sezgisel algoritma örnekleri
Kümülatif Adaylıklar
Daha sofistike bir yaklaşım sunuldu. Başlangıç noktaları, Bonacich’in özvektörüne çok benzeyen bir ölçüdür. Merkezilik. i köşesinin kümülatif adaylık merkeziliği cCNN(i) sayısı, A + I’nin en büyük özdeğerine karşılık gelen l1-normalize özvektörün i’inci bileşeni olarak tanımlanır; burada A, komşuluk matrisidir.
Başka bir deyişle, cCNN, pi = 1 kısıtlaması altında (A+I−λ1I)p = 0’ın çözümüdür. Bu nedenle, Bonacich’in merkeziliği ve kümülatif adaylık sayısı yalnızca bir sabit kadar farklılık gösterir. Poulin, Boily ve Maˆsse, yinelemeli bir algoritma tarafından hesaplandıklarında ölçümlerinin daha hızlı yakınsadığını ve daha kararlı olduğunu iddia ediyor.
Ayrıca, (A + I)’ye karşılık gelen grafik, A’nın grafiği öyle olsa bile iki parçalı olmadığından, merkezilikleri iki parçalı grafiklere uygulanabilir.
Normalleştirme nedeniyle cCNN, bağlı bileşenin boyutundan bağımsız değildir. Bileşen ne kadar çok köşe içerirse, mutlak merkezilik değerleri o kadar küçük olur. Ancak, cCS(i)’nin i köşesini içeren bileşenin boyutu olduğu yinelemeli çözme yaklaşımı kullanılarak. Bu kümülatif adaylık indeksi, bağlı bir bileşende ortalama bir yapısal konuma sahip olan bir tepe noktasına 1 değerini atar.
Bu büyüme oranı, farklı bağlı bileşenler arasında bir karşılaştırmaya izin verir. Bu amaçla, çok bileşenli kümülatif adaylık merkezilik indeksi cMCN tanımlanır ve bileşenlerin (göreceli) boyutunu hesaba katmak için (daha büyük bileşenlerdeki köşe noktaları daha büyük bir merkezilik puanı almalıdır), düzeltilmiş çok bileşenli kümülatif değeri elde ederiz. adaylık merkezilik endeksi.
Yazarlar, ne cMCN ne de cCMCN’nin n’ye bağlı olmadığını, dolayısıyla her ikisinin de birden fazla bileşenden oluşan ağlar için çok uygun merkezi ölçüler olduğunu gösteren hesaplamalı deneyler hakkında rapor veriyor.
Köşe Düzeyinde Endeksler
Burada, köşeler düzeyinde bir ağın analizi ile tüm grafiğin düzeyi arasında bir bağlantı kurar: Sezgisel olarak, bazı grafiklerin diğerlerinden daha merkezi olduğu açıktır, yani bazı grafikler en merkezi olana daha bağlıdır.
Yalnızca bir v köşesinin diğerlerine bağlı olduğu, ancak diğer tüm köşelerin yalnızca v’ye bağlı olduğu yıldız topolojisi çok merkezi bir grafiktir. Her tepe noktasının diğer tüm tepe noktalarına bağlı olduğu bir klik merkezi değildir.
Bir G grafiğinin merkezileştirme cX(G)’sinin herhangi bir köşe merkezilik indeksi cX değerlerine göre hesaplanabileceği çok genel bir yaklaşım önermiştir.
Burada cX(j)∗, incelenmekte olan grafikteki herhangi bir tepe noktasıyla ilişkili en büyük merkezilik değerini belirtir. Bu yaklaşım, en merkezi nokta ile diğerleri arasındaki ortalama merkeziyet farkını ölçer. [0, 1] aralığında normalleştirilmiş merkezilikler kullanılırsa, merkezileştirme değeri de [0, 1] aralığında olacaktır.
Merkezilik indekslerinin dağılımından bir grafik indeksi oluşturmak için diğer bariz olasılıklar, değerlerin varyansını veya merkezilik değerleri arasındaki maksimum farkı veya bu değerlere ilişkin diğer istatistikleri hesaplamaktır.
Öte yandan, Wiener İndeksi gibi grafikler için bir yapısal indeks, köşeler için bir yapısal indekse dönüştürülebilir. Önce grafikler için yapısal bir dizin tanımlayarak bu fikri resmileştirmek istiyoruz.
Meta sezgisel algoritmalar Meta sezgisel Nedir Sezgisel algoritma örnekleri Sezgisel algoritmalar Sezgisel algoritmalar PDF Sezgisel ve meta sezgisel algoritmalar Sezgisel ve meta sezgisel algoritmalar farkı Sezgisel Yöntemler Ders Notları