Моделювання процесу формування територіальних громад як задачі розбиття графу

Автор(и)

  • Василь Володимирович Литвин Національний університет «Львівська політехніка» вул. Степана Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013, Україна https://orcid.org/0000-0002-9676-0180
  • Дмитро Ілліч Угрин Чернівецький факультет Національного технічного університету «Харківський політехнічний інститут» вул. Головна, 203А, м. Чернівці, Україна, 58000, Україна https://orcid.org/0000-0003-4858-4511
  • Андріан Мирославович Фітьо Національний університет «Львівська політехніка» вул. Степана Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013, Україна https://orcid.org/0000-0002-5939-0854

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.60848

Ключові слова:

розбиття графу, генетичний алгоритм, NP-повна задача, територіальна громада, населений пункт

Анотація

Запропоновано підхід до формування територіальних громад на основі розбиття графу на окремі підграфи. Розроблено математичну модель такої задачі. Запропоновано використати генетичні алгоритми для розв’язування задачі формування територіальних громад. Апробовано запропонований підхід. Сформовані територіальні громади задовольняють основним обмеженням.

Біографії авторів

Василь Володимирович Литвин, Національний університет «Львівська політехніка» вул. Степана Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013

Доктор технічних наук, професор

Кафедра інформаційних систем та мереж

Дмитро Ілліч Угрин, Чернівецький факультет Національного технічного університету «Харківський політехнічний інститут» вул. Головна, 203А, м. Чернівці, Україна, 58000

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інформаційних систем

Андріан Мирославович Фітьо, Національний університет «Львівська політехніка» вул. Степана Бандери, 12, м. Львів, Україна, 79013

Кафедра інформаційних систем та мереж

Посилання

  1. Zakon Ukrai'ny Pro dobrovil'ne ob’jednannja terytorial'nyh gromad. Available at: http://zakon5.rada.gov.ua/laws/show/157-19
  2. Yevstignyeev, V. A. (1985). Application of graph theory in programming. Moscow: Nauka, 352.
  3. Swami, M., Thulasiraman, K. (1984). Graphs, Networks and Algorithms. Moscow: Nauka, 256.
  4. Lytvyn, V., Shakhovska, N., Pasichnyk, V., Dosyn, D. (2012). Searching the Relevant Precedents in Dataspaces Based on Adaptive Ontology. Computational Problems of Electrical Engineering, 2 (1), 75–81.
  5. Dosyn, D., Lytvyn, V. (2012). Planning of Intelligent Diagnostics Systems Based Domain Ontology. The VIIIth International Conference Perspective Technologies and Methods in MEMS Design, Polyana, Ukraine, 103.
  6. Lytvyn, V., Dosyn, D., Medykovskyj, M., Shakhovska, N. (2011). Intelligent agent on the basis of adaptive ontologies construction. Signal Modelling Control. Available at: http://it.p.lodz.pl/
  7. Montes-y-Gómez, M., Gelbukh, A., López-López, A. (2000). Comparison of Conceptual Graphs. Lecture Notes in Artificial Intelligence, 1793, 548–556. doi: 10.1007/10720076_50
  8. Lytvyn, V. (2013) Design of intelligent decision support systems using ontological approach. An international quarterly journal on economics in technology, new technologies and modelling processes, 2 (1), 31–38.
  9. Feldmann, A., Foschini, L. (2012). Balanced Partitions of Trees and Applications. Proceedings of the 29th International Symposium on Theoretical Aspects of Computer Science, 100–111.
  10. Alzate, C., Suykens, J. A. K. (2010). Multiway Spectral Clustering with Out-of-Sample Extensions through Weighted Kernel PCA. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 32 (2), 335–347. doi: 10.1109/tpami.2008.292
  11. Kurve, N., Griffin, J., Kesidis, A. (2011). A graph partitioning game for distributed simulation of networks. Proceedings of the 2011 International Workshop on Modeling, Analysis, and Control of Complex Networks, 9–16.
  12. Chevalier, C., Pellegrini, F. (2008). PT-Scotch: A tool for efficient parallel graph ordering. Parallel Computing, 34 (6-8), 318–331. doi: 10.1016/j.parco.2007.12.001
  13. Meyerhenke, H. (2013). Shape Optimizing Load Balancing for MPI-Parallel Adaptive Numerical Simulations. 10th DIMACS Implementation Challenge on Graph Partitioning and Graph Clustering, 67–82.
  14. Meyerhenke, H., Monien, B., Sauerwald, T. (2009). A new diffusion-based multilevel algorithm for computing graph partitions. Journal of Parallel and Distributed Computing, 69 (9), 750–761. doi: 10.1016/j.jpdc.2009.04.005

##submission.downloads##

Опубліковано

2016-02-27

Як цитувати

Литвин, В. В., Угрин, Д. І., & Фітьо, А. М. (2016). Моделювання процесу формування територіальних громад як задачі розбиття графу. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(4(79), 47–52. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.60848

Номер

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти