Evolving Specific Network Statistical Properties using a Gene Regulatory Network Model

Miguel Nicolau 1, 2, * Marc Schoenauer 1, 2
* Auteur correspondant
2 TAO - Machine Learning and Optimisation
CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623, Inria Saclay - Ile de France, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique
Abstract : The generation of network topologies with specific, user-specified statistical properties is the aim of this paper. This is achieved through the use of an artifical Gene Regulatory Network Model, shown previously to be able to correctly seed the population of an evolutionary algorithm, with the aim of steering the evolution towards the desired topologies. This method had previously been shown to be able to evolve scale-free topologies; the results obtained in this paper reinforce the applicability of the method, showing that the evolution of small-world topologies is also possible.
Type de document :
Communication dans un congrès
European Conference on Complex Systems, Sep 2008, Jerusalem, Israel. 2008
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Contributeur : Miguel Nicolau <>
Soumis le : jeudi 9 octobre 2008 - 14:33:29
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:12
Document(s) archivé(s) le : vendredi 4 juin 2010 - 12:24:54

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Miguel Nicolau, Marc Schoenauer. Evolving Specific Network Statistical Properties using a Gene Regulatory Network Model. European Conference on Complex Systems, Sep 2008, Jerusalem, Israel. 2008. 〈inria-00327774〉

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