[en] A NEW BRANCH-AND-CUT ALGORITHM FOR THE GENERALIZED LEAST COST INFLUENCE PROBLEM IN NETWORKS
[pt] A propagação de influências tem sido objeto de extensos estudos devido a seu importante impacto em redes sociais, epidemiologia e muitas outras áreas. A compreensão do mecanismo de propagação é crítica, por exemplo, para controlar a disseminação de notícias falsas ou controlar uma epidemia. Nes...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:MAXWELL.puc-rio.br:50960 |
| Acceso en línea: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50960&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50960&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50960 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | [pt] PROGRAMACAO INTEIRA MISTA [pt] BRANCH-AND-CUT [pt] PROPAGACAO DE INFLUENCIA [en] MIXED INTEGER PROGRAMMING [en] BRANCH-AND-CUT [en] INFLUENCE PROPAGATION |
| Sumario: | [pt] A propagação de influências tem sido objeto de extensos estudos devido a seu importante impacto em redes sociais, epidemiologia e muitas outras áreas. A compreensão do mecanismo de propagação é crítica, por exemplo, para controlar a disseminação de notícias falsas ou controlar uma epidemia. Neste trabalho, seguimos uma perspectiva de otimização e identificamos o menor grupo de usuários que precisam ser convertidos para atingir um certo nível de influência em toda a rede. Portanto, estudamos formalmente o problema de influência de menor custo generalizado, propondo algoritmos de programação matemática para resolver este problema. Introduzimos novos algoritmos de planos de corte e separação, e os incorporamos em um algoritmo de branch-and-cut. Nossos resultados experimentais em instâncias da literatura demonstram a capacidade do método de resolver pequenas e médias instâncias, bem como diminuir o gap da melhor solução conhecida e inclusive encontrando também soluções ótimas para alguns problemas em aberto. |
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