پیشنهاد الگوریتم های بهینه سازی برای طراحی گراف های پیچیده با استفاده از شبکه های مولد (GAN)

این مقاله به بررسی استفاده از شبکه های مولد رقابتی (GAN) برای بهینه سازی طراحی گراف های پیچیده پرداخته است. طراحی گراف های پیچیده در حوزه های مختلف علمی و مهندسی، به ویژه در سیستم هایی با تعداد زیاد گره ها و لبه ها، چالش هایی نظیر زمان بر بودن محاسبات و نیاز به دقت بالا دارد. در این مقاله، استفاده از GANها به عنوان روشی نوآورانه برای حل این مشکلات پیشنهاد شده است. GAN ها با توانایی در مدل سازی دقیق و تولید گراف هایی با ویژگی های مشابه داده های واقعی، قادر به کاهش زمان محاسبات و بهینه سازی گراف ها در مقیاس های بزرگتر هستند. این روش به ویژه در گراف های مولکولی، شبکه های اجتماعی، و سیستم های حمل ونقل کاربرد دارد. همچنین، این تحقیق به مقایسه GANها با الگوریتم های سنتی مانند الگوریتم های ژنتیکی و شبیه سازی تبرید پرداخته و نشان می دهد که GANها می توانند در بسیاری از مسائل بهینه سازی گراف ها به طور موثری عمل کنند.

کلیدواژه ها:

شبکه های مولد رقابتی ، طراحی گراف ، بهینه سازی ، گراف های پیچیده ، الگوریتم های ژنتیکی ، شبیه سازی تبرید ، مقیاس پذیری ، تحلیل گراف