Models, Algorithms, and Technologies for Network Analysis / Kalyagin, Valery A. ; Nikolaev, Alexey I. ; Pardalos, Panos M. ; Prokopyev, Oleg A.  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Models, Algorithms, and Technologies for Network Analysis : NET 2016, Nizhny Novgorod, Russia, May 2016 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kalyagin, Valery A., ; Nikolaev, Alexey I., ; Pardalos, Panos M., ; Prokopyev, Oleg A., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIII, 277 p. 57 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-56829-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Algoritmos  La investigación de operaciones  ciencia de la gestión  Matemáticas discretas  Modelos matemáticos  Investigación de Operaciones  Ciencias de la Gestión  Modelización Matemática y Matemática Industrial Clasificación: Resumen: Esta valiosa fuente para estudiantes de posgrado e investigadores proporciona una introducción completa a las teorías y aplicaciones actuales en métodos de optimización y modelos de redes. Las contribuciones a este libro se centran en nuevos algoritmos eficientes y teorías matemáticas rigurosas, que pueden usarse para optimizar y analizar estructuras de gráficos matemáticos con tamaño masivo y alta densidad inducidas por redes complejas naturales o artificiales. Se presentan aplicaciones a redes sociales, redes de transmisión de energía, redes de telecomunicaciones, redes bursátiles y redes del cerebro humano. Los capítulos de este libro cubren los siguientes temas: Equidad lineal máxima mínima Enfoques heurísticos para soluciones de alta calidad Enfoques eficientes para problemas complejos de optimización multicriterio Comparación de algoritmos heurísticos Nueva búsqueda local iterativa heurística Energía en estructuras de red Agrupación de nodos en gráficos aleatorios Estructura de la red de transmisión de energía Problemas de descomposición de redes Prueba de hipótesis de homogeneidad Análisis de redes de migración internacional Redes sociales con atributos de nodos Prueba de hipótesis sobre distribución de grados en los gráficos de mercado Aplicaciones de aprendizaje automático a estudios de redes del cerebro humano Este procedimiento es el resultado de la VI Conferencia Internacional sobre Análisis de Redes celebrada en la Universidad Facultad de Economía de Nizhny Novgorod en mayo de 2016. La conferencia reunió a científicos e ingenieros de la industria, el gobierno y el mundo académico para discutir los vínculos entre el análisis de redes y una variedad de campos. Nota de contenido: Linear Max Min Fairness in Multi-commodity Flow Networks (Hamoud Bin Obaid, Theodore B. Trafalis) -- Heuristic for Maximizing Grouping Efficiency in the Cell Formation Problem (Ilya Bychkov, Mikhail Batsyn, Panos M. Pardalos) -- Efficient Methods of Multicriterial Optimization Based on the Intensive Use of Search Information (Victor Gergel, Evgeny Kozinov) -- Comparison of two heuristic algorithms for a location and design problem (Alexander Gnusarev) -- A Class of Smooth Modification of Space-Filling Curves for Global Optimization Problems (Alexey Goryachih) -- Iterative Local Search Heuristic for Truck and Trailer Routing Problem (Ivan S. Grechikhin) -- Power in network structures (Fuad Aleskerov, Natalia Meshcheryakova, Sergey Shvydun) -- Do logarithmic proximity measures outperform plain ones in graph clustering? (Vladimir Ivashkin, Pavel Chebotarev) -- Analysis of Russian Power Transmission Grid Structure: Small World Phenomena Detection (Sergey Makrushin) -- A new approach to network decomposition problems (Alexander Rubchinsky) -- Homogeneity hypothesis testing for degree distribution in the market graph (Semenov D.P., Koldanov P.A.) -- Network Analysis of International Migration (Fuad Aleskerov, Natalia Meshcheryakova, Anna Rezyapova, Sergey Shvydun) -- Overlapping community detection in social networks with node attributes by neighborhood influence (Vladislav Chesnokov) -- Testing hypothesis on degree distribution in the market graph (Koldanov P.A., Larushina J.D.) -- Application of network analysis for FMCG distribution channels (Nadezda Kolesnik, Valentina Kuskova, Olga Tretyak) -- Machine learning application to human brain network studies: a kernel approach (Anvar Kurmukov, Yulia Dodonova, Leonid Zhukov) -- Co-author Recommender System (Ilya Makarov, Oleg Bulanov, Leonid Zhukov) -- Network Studies in Russia: From Articles to the Structure of a Research Community (Daria Maltseva, Ilia Karpov). <. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Models, Algorithms, and Technologies for Network Analysis : NET 2016, Nizhny Novgorod, Russia, May 2016 [documento electrónico] / Kalyagin, Valery A., ; Nikolaev, Alexey I., ; Pardalos, Panos M., ; Prokopyev, Oleg A.,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIII, 277 p. 57 ilustraciones. ISBN : 978-3-319-56829-4 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Algoritmos  La investigación de operaciones  ciencia de la gestión  Matemáticas discretas  Modelos matemáticos  Investigación de Operaciones  Ciencias de la Gestión  Modelización Matemática y Matemática Industrial Clasificación: Resumen: Esta valiosa fuente para estudiantes de posgrado e investigadores proporciona una introducción completa a las teorías y aplicaciones actuales en métodos de optimización y modelos de redes. Las contribuciones a este libro se centran en nuevos algoritmos eficientes y teorías matemáticas rigurosas, que pueden usarse para optimizar y analizar estructuras de gráficos matemáticos con tamaño masivo y alta densidad inducidas por redes complejas naturales o artificiales. Se presentan aplicaciones a redes sociales, redes de transmisión de energía, redes de telecomunicaciones, redes bursátiles y redes del cerebro humano. Los capítulos de este libro cubren los siguientes temas: Equidad lineal máxima mínima Enfoques heurísticos para soluciones de alta calidad Enfoques eficientes para problemas complejos de optimización multicriterio Comparación de algoritmos heurísticos Nueva búsqueda local iterativa heurística Energía en estructuras de red Agrupación de nodos en gráficos aleatorios Estructura de la red de transmisión de energía Problemas de descomposición de redes Prueba de hipótesis de homogeneidad Análisis de redes de migración internacional Redes sociales con atributos de nodos Prueba de hipótesis sobre distribución de grados en los gráficos de mercado Aplicaciones de aprendizaje automático a estudios de redes del cerebro humano Este procedimiento es el resultado de la VI Conferencia Internacional sobre Análisis de Redes celebrada en la Universidad Facultad de Economía de Nizhny Novgorod en mayo de 2016. La conferencia reunió a científicos e ingenieros de la industria, el gobierno y el mundo académico para discutir los vínculos entre el análisis de redes y una variedad de campos. Nota de contenido: Linear Max Min Fairness in Multi-commodity Flow Networks (Hamoud Bin Obaid, Theodore B. Trafalis) -- Heuristic for Maximizing Grouping Efficiency in the Cell Formation Problem (Ilya Bychkov, Mikhail Batsyn, Panos M. Pardalos) -- Efficient Methods of Multicriterial Optimization Based on the Intensive Use of Search Information (Victor Gergel, Evgeny Kozinov) -- Comparison of two heuristic algorithms for a location and design problem (Alexander Gnusarev) -- A Class of Smooth Modification of Space-Filling Curves for Global Optimization Problems (Alexey Goryachih) -- Iterative Local Search Heuristic for Truck and Trailer Routing Problem (Ivan S. Grechikhin) -- Power in network structures (Fuad Aleskerov, Natalia Meshcheryakova, Sergey Shvydun) -- Do logarithmic proximity measures outperform plain ones in graph clustering? (Vladimir Ivashkin, Pavel Chebotarev) -- Analysis of Russian Power Transmission Grid Structure: Small World Phenomena Detection (Sergey Makrushin) -- A new approach to network decomposition problems (Alexander Rubchinsky) -- Homogeneity hypothesis testing for degree distribution in the market graph (Semenov D.P., Koldanov P.A.) -- Network Analysis of International Migration (Fuad Aleskerov, Natalia Meshcheryakova, Anna Rezyapova, Sergey Shvydun) -- Overlapping community detection in social networks with node attributes by neighborhood influence (Vladislav Chesnokov) -- Testing hypothesis on degree distribution in the market graph (Koldanov P.A., Larushina J.D.) -- Application of network analysis for FMCG distribution channels (Nadezda Kolesnik, Valentina Kuskova, Olga Tretyak) -- Machine learning application to human brain network studies: a kernel approach (Anvar Kurmukov, Yulia Dodonova, Leonid Zhukov) -- Co-author Recommender System (Ilya Makarov, Oleg Bulanov, Leonid Zhukov) -- Network Studies in Russia: From Articles to the Structure of a Research Community (Daria Maltseva, Ilia Karpov). <. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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