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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Problem-solving using complex networks

Texto completo
Autor(es):
de Arruda, Henrique F. [1] ; Comin, Cesar H. [2] ; Costa, Luciano da F. [3]
Número total de Autores: 3
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Sao Paulo, Inst Math & Comp Sci, Sao Carlos, SP - Brazil
[2] Univ Sao Paulo, Dept Comp Sci, Sao Carlos, SP - Brazil
[3] Univ Sao Paulo, Sao Carlos Inst Phys, Sao Carlos, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 3
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: European Physical Journal B; v. 92, n. 6 JUN 2019.
Citações Web of Science: 0
Resumo

The present work addresses the issue of using complex networks as artificial intelligence mechanisms. More specifically, we consider the situation in which puzzles, represented as complex networks of varied types, are to be assembled by complex network processing engines of diverse structures. The puzzle pieces are initially distributed on a set of nodes chosen according to different criteria, including degree and eigenvector centrality. The pieces are then repeatedly copied to the neighboring nodes. The provision of buffering of different sizes are also investigated. Several interesting results are identified, including the fact that BA-based assembling engines tend to provide the fastest solutions. It is also found that the distribution of pieces according to the eigenvector centrality almost invariably leads to the best performance. Another result is that using the buffer sizes proportional to the degree of the respective nodes tend to improve the performance. (AU)

Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
Beneficiário:José Alberto Cuminato
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
Processo FAPESP: 15/22308-2 - Representações intermediárias em Ciência Computacional para descoberta de conhecimento
Beneficiário:Roberto Marcondes Cesar Junior
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 11/50761-2 - Modelos e métodos de e-Science para ciências da vida e agrárias
Beneficiário:Roberto Marcondes Cesar Junior
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 18/09125-4 - Representação, caracterização e modelagem de imagens biológicas utilizando redes complexas
Beneficiário:Cesar Henrique Comin
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Regular