PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 8

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  clique
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Computational Classification of Tubular Algebras
Dowbor Piotr, Kim Yan
Fundamenta Informaticae
|
2020
|
Vol. 177, nr 1
39--67
EN
The effective method (based on Theorem 5.3) of classifying tubular algebras by the Cartan matrices of tilting sheaves over weighted projective lines with all indecomposable direct summands in some finite “fundamental domain” , by the reduction to the two elementary problems of discrete mathematics having algorithmic solutions is presented in details (see Problem A and B). The software package CART_TUB being an implementation of this method yields the precise classification of all up to isomorphism tubular algebras of a fixed tubular type p, by creating the complete lists of their Cartan matrices, and furnish their tilting realizations. In particular, the number of isomorphism classes of tubular algebras of the type p is determined (Theorem 2.3).
2
Content available remote Inductive Synthesis of Cover-Grammars with the Help of Ant Colony Optimization
Wieczorek W.
Foundations of Computing and Decision Sciences
|
2016
|
Vol. 41, No. 4
297--315
EN
A cover-grammar of a finite language is a context-free grammar that accepts all words in the language and possibly other words that are longer than any word in the language. In this paper, we describe an efficient algorithm aided by Ant Colony System that, for a given finite language, synthesizes (constructs) a small cover-grammar of the language. We also check its ability to solve a grammatical inference task through the series of experiments.
3
Content available Evolutionary approach to obtain graph covering by densely connected subgraphs
Stańczak J., Potrzebowski H., Sęp K.
Control and Cybernetics
|
2011
|
Vol. 40, no 3
849-875
EN
This article describes two evolutionary methods for dividing a graph into densely connected structures. The first method deals with the clustering problem, where the element order plays an important role. This formulation is very useful for a wide range of Decision Support System (DSS) applications. The proposed clustering method consists of two stages. The first is the stage of data matrix reorganization, using a specialized evolutionary algorithm. The second stage is the final clustering step and is performed using a simple clustering method (SCM). The second described method deals with a completely new partitioning algorithm, based on the subgraph structure we call α-clique. The α-clique is a generalization of the clique concept with the introduction of parameter α, which imposes for all vertices of the subgraph the minimal percentage (α*100%) of vertices of this subgraph that must be connected with vertices of this α-clique. Traditional clique is an instance of α-clique with α = 1. Application of this parameter makes it possible to control the degree (or strength) of connections among vertices (nodes) of this subgraph structure. The evolutionary approach is proposed as a method that enables finding separate α-cliques that cover the set of graph vertices.
4
Content available Finding structure kernel and shell with predetermined cardinality of kernel set, using evolutionary algorithm
Mażbic-Kulma B., Stańczak J., Sęp K.
Total Logistic Management
|
2010
|
no. 3
53-64
EN
The theory of logistic transportation systems deals with models of phenomena connected with movement of goods and persons. The developed model of the transportation system is expected to simulate a real system, but also should help us to solve given transportation tasks. In order to describe transportation system (rail, bus or air), as a routine a connection graph would be used. Vertices of the graph can be train stations, bus stops etc. The edges show direct connections between vertices. Its direct application can be difficult and computational problems can occur while one would try to organize or optimize such a transportation system. Therefore, a method of aggregation of such graph was introduced, using the general kernel and shell structure and its particular instance the α-clique structured graphs of connections. In the present approach, we use a predetermined number of communication hubs with the possibility of direct determining which nodes should become hubs or selecting them by the solving method. This structure allows to concentrate and order the transport of goods/persons among vertices and enables to reduce the number of analyzed vertices as well as arcs/edges of the graph. To obtain the desired structure, an evolutionary algorithm (EA) was applied.
PL
Teoria logistycznych systemów transportowych zajmuje się zagadnieniem połączeń w przewozach ludzi i towarów. Od modelu systemu transportowego oczekuje się symulowania rzeczywistego systemu w celu rozwiązywania problemów transportowych. Do opisania systemów transportowych (kolejowych, drogowych czy lotniczych) przydatne mogą się okazać grafy. Wierzchołki grafu mogą odpowiadać węzłom logistycznym, takim jak: stacje kolejowe, przystanki autobusowe, lotniska itd., a krawędzie - bezpośrednim połączeniom pomiędzy węzłami. Dokładny model trudno byłoby analizować lub optymalizować, dlatego jako przydatny model proponujemy strukturę kernel and shell oraz jej szczególny przypadek - strukturę α-klikową jako graf odwzorowujący strukturę połączeń. Struktury te umożliwiają koncentrację i zarządzanie transportem pomiędzy węzłami. W celu uzyskania tej struktury stosujemy specjalizowany algorytm ewolucyjny (EA).
5
Content available remote Evolutionary approach to find kernel and shell structure of a connection graph
Mażbic-Kulma B., Potrzebowski H., Stańczak J., Sęp K.
Total Logistic Management
|
2009
|
no. 2
37-50
EN
The theory of logistic transportation systems deals with models of phenomena connected with movement of goods and persons. The developed model of the transportation system is expected to simulate a real system, but also should help us to solve given transportation tasks. In order to describe transportation system (rail, bus or air), as a routine a connection graph would be used. Vertices of the graph can be train stations, bus stops etc.. The edges show direct connections between vertices. Its direct application can be difficult and computational problems can occur while one would try to organize or optimize such a transportation system. Therefore, a method of aggregation of such graph was introduced, using the general kernel and shell structure and its particular instances: hub-and-spoke and α-clique structured graphs of connections. These structures enable to concentrate and order the transport of goods/persons among vertices. To obtain these desired structures an evolutionary algorithm (EA) was applied. This method enables to reduce the number of analyzed vertices as well as arcs/edges of the graph.
PL
Reguły gospodarki rynkowej i coraz ostrzejsza konkurencja zmuszają przedsiębiorstwa do poszukiwania sposobów obniżenia kosztów działalnosci gospodarczej. Konieczność redukcji kosztów dotyczy m.in. gospodarki transportowej. Znaczenie optymalizacji rozwiązań w sferze transportu w aspekcie kosztowym jest szczegolnie istotne, jeżeli weźmie się pod uwagę znaczny udział kosztów transportu w kosztach logistycznych przedsiebiorstwa. Oczywisty staje się fakt, iż nie jest możliwe funkcjonowanie firm działających na współczesnych globalnych rynkach bez transportu. Zdecydowana większość przedsiębiorstw znajduje się w pewnej odległości od swoich źrodeł zaopatrzenia, co sprawia, że są one zależne od transportu łączącego źrodlo zaopatrzenia z miejscem konsumpcji. Specjalizacja pracy, masowa konsumpcja i ekonomia skali produkcji powodują, że miejsca wytwarzania produktów nie pokrywają się z miejscem, gdzie zgłaszany jest na nie popyt. Stąd też transport staje się niezbędnym narzędziem łączącym nabywców i sprzedawców. W niniejszym artykule przedstawiono narzędzie wspomagające modelowanie systemu transportowego. Jak wiadomo, dokładny model systemu transportowego przedsiębiorstwa trudno jest analizować czy też optymalizować jego działanie. Dlatego jako model sieci transportowej proponujemy strukturę kernel and shell i jej szczególne przypadki: strukturę hub and spoke oraz strukturę α-klikową. Struktury te umożliwiają koncentrację i zarządzanie transportem pomiędzy węzłami. W celu uzyskania tych struktur z wejściowego grafu połączeń stosujemy opracowane przez nas specjalizowane algorytmy ewolucyjne (EA).
6
Content available remote Application of selected methods of graph theory and combinatorial heuristics to minimising the number of transits nodes in an air network
Mażbic-Kulma B., Owsiński J. W., Sęp K.
Total Logistic Management
|
2008
|
no. 1
111-123
EN
In the paper we present the notion of alpha-clique and some of its properties. Covering with alpha-cliques is a preprocessing method for an air network, described as a graph, in which vertices correspond to airports and edges correspond to air connections. Using the alpha-clique cover we obtain a hypergraph, in which we find the minimum transversal. The set of vertices thus obtained is the sought-for set of transits nodes, called hubs. Using the alpha-clique concept instead of proper cliques we can obtain the solution to the graph covering problem easier.
PL
W niniejszej pracy prezentujemy pojęcie alfa-kliki i pewne jej własności. Znalezienie pokrycia alfa-klikami traktujemy jako metodę preprocessingu dla sieci lotniczych opisanych jako graf, w którym węzły odpowiadają lotniskom, a krawędzie odpowiadają połączeniom lotniczym. Znajdując pokrycie alfa-klikami, uzyskujemy hipergraf, dla którego otrzymujemy minimalną transwersalę. W ten sposób uzyskujemy zbiór wierzchołków będących węzłami tranzytowymi czyli hubami. Stosując alfa-kliki zamiast odpowiednich klik, możemy uzyskać lepsze pokrycie grafu.
7
Evolutionary algorithm to find graph covering subsets using α-cliques
Potrzebowski H., Stańczak J., Sęp K.
Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika
|
2006
|
z. 156
351-358
EN
The article describes a new evolutionary based method to divide graph into strongly connected structures we called α-cliques. The α-clique is a generalization of a clique concept with the introduction of parameter a. Using this parameter it is possible to control the degree (or strength) of connections among vertices (nodes) of this sub-graph structure. The evolutionary approach is proposed as a method that enables to find separate a-cliques that cover the set of graph vertices.
8
Content available remote Geometry of polar Grassmann spaces
Żynel M., Pankov M., Prażmowski K.
Demonstratio Mathematica
|
2006
|
Vol. 39, nr 3
625-637
EN
The Grassmann space of k-subspaces of a polar space is defined and its geometry is examined. In particular, its cliques, subspaces and automorphisms are characterized. An analogue of Chow's theorem for the Grassmann space of k-subspaces of a polar spaces is proved.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.