Abstract
El estudio de la influencia de las redes sociales ha despertado el interés de los científicos. La gran variedad de aplicaciones reales de esta área, como el marketing viral y el análisis de enfermedades, pone de manifiesto la relevancia de diseñar un algoritmo capaz de resolver el problema de forma eficiente. Este trabajo estudia el problema de Maximización de la Influencia en Rondas Múltiples (MRIM), en el que la influencia se propaga en rondas múltiples de forma independiente a partir de conjuntos de semillas posiblemente diferentes. Este problema tiene dos Este problema tiene dos variantes: la MRIM no adaptativa, en la que el anunciante necesita determinar los conjuntos de semillas para todas las rondas al principio, y la MRIM adaptativa, en la que el anunciante puede seleccionar los conjuntos de semillas de forma adaptativa basándose en los resultados de propagación de las rondas anteriores. La principal dificultad de este problema de optimización reside en el esfuerzo computacional necesario para evaluar una solución. Dado que cada nodo está infectado con una cierta probabilidad probabilidad, el valor de la función objetivo debe calcularse mediante un modelo de modelo de difusión de influencias, lo que resulta en un proceso computacionalmente complejo. computacionalmente complejo. Para ello, se propone un algoritmo metaheurístico basado en Variable con el objetivo de proporcionar soluciones de alta calidad y competitivas con el estado de la técnica. soluciones de alta calidad, siendo competitivo con el estado del arte.
Isaac Lozano-Osorio
Artificial Intelligence Phd Student
Isaac Lozano graduated with a double degree in Computer Engineering and Computer Engineering from the Universidad Rey Juan Carlos, where he was awarded the prize for the Best Final Project. Subsequently, he completed a Master in Artificial Intelligence Research (UIMP). His main research interests are focused on the interface between Computer Science, Artificial Intelligence and Operations Research. Most of his publications deal with the development of metaheuristic procedures for graph modeled optimization problems.
Jesús Sánchez-Oro
Associate Professor
Associate Professor at the Computer Science Department, being one of the senior researchers of the Group for Research on Algorithms For Optimization GRAFO.
Abraham Duarte
Full Professor
Abraham Duarte is Full Professor in the Computer Science Department at the Rey Juan Carlos University (Madrid, Spain). He has done extensive research in the interface between computer science, artificial intelligence, and operations research to develop solution methods based on Computational Intelligence (metaheuristics) for practical problems in operations-management areas such as logistics and supply chains, telecommunications, decision-making under uncertainty and optimization of simulated systems.