通过移除关系缓解流行病的遗传算法
社会与信息网络
2017-07-19 v1 最优化与控制
摘要
Min-SEIS-Cluster 是一个优化问题，旨在最小化网络中的感染传播。在该问题中，节点可能易感、暴露或传染。该问题的一个主要特征是节点与来自同一社区的其他节点交互时具有不同的动态。因此，该问题的特点是感染来自相同和不同社区的节点具有不同的概率。本文提出一种求解 Min-SEIS-Cluster 问题的新遗传算法。该遗传算法显著超越了该问题当前的启发式算法，在流行病模拟期间减少了感染节点数量。因此，结果表明我们的新遗传算法是解决该问题的 state-of-the-art 启发式算法。
引用
@article{arxiv.1707.05377,
title = {Genetic Algorithm for Epidemic Mitigation by Removing Relationships},
author = {Fernando Concatto and Wellington Zunino and Luigi A. Giancoli and Rafael Santiago and Luís C. Lamb},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.05377},
year = {2017}
}
备注
GECCO '17 - Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference