Algoritmos que simulan el comportamiento de las luciérnagas y las hormigas desarrollados por el GEI de Big Data se presentan en Canada

Algoritmos que simulan el comportamiento de las luciérnagas y las hormigas desarrollados por el GEI de Big Data se presentan en Canada

Jesus L. Lobo y Esther Villar Rodriguez presentan dos trabajos de investigación en el principal evento sobre inteligencia computacional, IEEE WORLD CONGRESS ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE celebrado del 24 al 29 de Julio en Canada.

En este evento se dieron cita los principales intelectuales de todo el mundo para presentar los resultados de la investigación sobre inteligencia computacional en los ámbitos de Redes Neuronales, Sistemas Difusos y Computación Evolutiva.

El trabajo de investigación “Community Detection in Graphs based on Surprise Maximization using Firefly Heuristics”, elaborado por  Javier Del Ser, Jesus L. Lobo y Esther Villar-Rodriguez de TECNALIA y  Miren Nekane Bilbao y Cristina Perfecto  de la UPV/EHU, explica como la necesidad de detectar comunidades en grafos es habitual encontrarla trabajando con datos de redes sociales, o distribuyendo recursos de radio para redes wireless, o analizando la colaboración científica a través de las citas, o prediciendo las funciones de las proteínas, etc.

Uno de los problemas clásicos en la detección de comunidades en grafos es el llamado “resolution limit“, que hace que determinados algoritmos sean incapaces de detectar comunidades  por debajo de un determinado tamaño. Por otro lado, no existe un algoritmo lo suficientemente universal y competitivo como para detectar comunidades de tipologías y tamaños diferentes. (más…)