الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای طراحی گراف‌های پیچیده با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)

چکیده

این مقاله به بررسی استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) برای بهینه‌سازی طراحی گراف‌های پیچیده می‌پردازد. طراحی گراف‌های پیچیده، به‌ویژه در سیستم‌هایی با تعداد زیادی گره و یال، چالش‌هایی مانند محاسبات زمان‌بر و نیاز به دقت بالا را به همراه دارد. این مقاله استفاده از GANها را به عنوان یک رویکرد نوآورانه برای رسیدگی به این مسائل پیشنهاد می‌دهد. GANها، با توانایی خود در مدل‌سازی دقیق و تولید گراف‌هایی با ویژگی‌های مشابه داده‌های واقعی، قادر به کاهش زمان محاسبات و بهینه‌سازی گراف‌ها در مقیاس‌های بزرگتر هستند. این روش کاربردهای قابل توجهی در گراف‌های مولکولی، شبکه‌های اجتماعی و سیستم‌های حمل و نقل دارد. علاوه بر این، این مقاله GANها را با الگوریتم‌های سنتی، مانند الگوریتم‌های ژنتیک و شبیه‌سازی تبرید، مقایسه می‌کند و نشان می‌دهد که GANها می‌توانند به طور مؤثر مسائل مختلف بهینه‌سازی گراف را مدیریت کنند. نتایج تجربی نشان می‌دهد که چارچوب پیشنهادی مبتنی بر GAN از نظر کارایی بهینه‌سازی و کیفیت راه‌حل، عملکرد برتر را به دست می‌آورد. علاوه بر این، این مدل قابلیت‌های تعمیم قوی را در ساختارها و اندازه‌های مختلف گراف نشان می‌دهد. این یافته‌ها نشان می‌دهد که GANها یک جایگزین مقیاس‌پذیر و قوی برای طراحی گراف پیچیده و وظایف بهینه‌سازی ارائه می‌دهند.