网络连通性优化：应用于复杂网络的启发式方法评估及交通案例研究
物理与社会
2020-08-03 v1 计算工程、金融与科学
社会与信息网络
摘要
网络优化通常集中于解决网络流问题，但近来已有研究致力于优化网络特征。优化网络连通性以最大化给定距离内到焦点节点的节点数，进而最小化额外连接的数量与长度，尚未得到充分探索，然而其在交通规划、电信网络与地理空间分析等多个领域十分重要。我们比较了若干启发式方法，借助随机网络（包括引入两种有助于空间网络仿真研究的平面随机网络）以及来自城市规划与公共卫生的真实案例，探究这一网络连通性优化问题。我们观察到不同网络类型间节点特征与最优连接存在显著差异。该结果连同搜寻最优解的计算代价，凸显了寻找有效启发式方法的困难。我们提出了一种新颖的遗传算法，发现该优化启发式优于现有技术，并阐述了其如何应用于其他组合与动态问题。
引用
@article{arxiv.2007.16150,
title = {Network connectivity optimization: An evaluation of heuristics applied to complex networks and a transportation case study},
author = {Jeremy Auerbach and Hyun Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.16150},
year = {2020}
}