Evolving Specific Network Statistical Properties using a Gene Regulatory Network Model

Miguel Nicolau 1, 2 Marc Schoenauer 1, 2
2 TAO - Machine Learning and Optimisation
LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, Inria Saclay - Ile de France, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623
Abstract : The generation of network topologies with specific, user-specified statistical properties is addressed using an Evolutionary Algorithm that is seeded by an Artificial Gene Regulatory Network Model. The work presented here extends previous work where the proposed approach was demonstrated to be able to evolve scale-free topologies. The present results reinforce the applicability of the proposed method, showing that the evolution of small-world topologies is also possible, but requires a carefully crafted fitness function.
Type de document :
Communication dans un congrès
Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO), Jul 2009, Montreal, Canada. 2009
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Contributeur : Miguel Nicolau <>
Soumis le : mardi 21 avril 2009 - 12:45:00
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:12
Document(s) archivé(s) le : jeudi 10 juin 2010 - 19:07:21

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Miguel Nicolau, Marc Schoenauer. Evolving Specific Network Statistical Properties using a Gene Regulatory Network Model. Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO), Jul 2009, Montreal, Canada. 2009. 〈inria-00377089〉

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