[Mat08] Optimalizálás szeminárium

[Csilla Majoros]

*MeghĂ­vĂł*

Szeretettel várunk minden kedves érdeklődőt a BME Optimalizálás
szeminĂĄriumĂĄn!


Az előadás részletei:

*szeptember 25. (csĂźtĂśrtĂśk), 14.15, H306*


*Krész Miklós (SZTE):*A kaszkád fertőzési probléma


*Absztrakt:*
A fertőzések terjedésének vizsgálata évtizedek óta kutatott témakör a
szociológiában és az orvostudományban is. Az előbbi esetben az
információterjedést tekintjük fertőzési folyamatnak, míg az epidemiológia a
jĂĄrvĂĄnyok dinamikĂĄjĂĄnak leĂ­rĂĄsĂĄt - ĂŠs ennek megĂŠrtĂŠsĂŠvel a jĂĄrvĂĄny
megfĂŠkezĂŠsĂŠt - tekinti kĂśzponti feladatnak. MindkĂŠt terĂźleten felismertĂŠk,
hogy a folyamat megértésében a megfelelő kapcsolati háló struktúrájának
kĂśzponti szerepe van, ezĂŠrt tĂśbb olyan modell is szĂźletett, mely grĂĄfokon
definiált fertőzési folyamatokat írt le. Ezen modellek esetében a fertőzés
a csúcsok között az őket összekötő élen definiált valószínűség mértékében
valĂłsulhat meg Domingos ĂŠs Richardson (2001) vettĂŠk ĂŠszre, hogy az Ăźzleti
problémák megoldásához is jól használható a fertőzési megközelítés és az
úgynevezett „vírus marketing” társadalmi hálózatokban végbemenő leírására
megalkották a Független Kaszkád Modellt. Az új modell jelentős érdeklődést
vĂĄltott ki a kutatĂłkban, szĂĄmos algoritmikus kĂŠrdĂŠs vizsgĂĄlata mellett
sikeres alkalmazĂĄsok is szĂźlettek. A mĂĄr Domingos ĂŠs Richardson ĂĄltal is
fölvetett alapvető optimalizálási kérdés, hogy miként helyezzünk el adott
számú fertőzött elemet a gráfban olyan módon, hogy a fertőzés
továbbterjedése a csúcsok között a lehető legnagyobb mértékű legyen. Ezen
megkĂśzelĂ­tĂŠs az Ăźzleti ĂŠlet termĂŠkkampĂĄnyai esetĂŠben termĂŠszetes mĂłdon
adĂłdik. MindazonĂĄltal , bizonyĂ­tĂĄst nyert, hogy a kaszkĂĄd modellben az
egyes csúcsok fertőzési értékeinek meghatározása #P#-teljes, így a
fertőzési szimulációk megvalósítására különböző approximációs eljárások
kerültek kidolgozásra. A legjelentősebb kihívás pedig abból származik, hogy
a gyakorlati ĂŠletben a grĂĄf ĂŠlein definiĂĄlt valĂłszĂ­nĹąsĂŠgi ĂŠrtĂŠkek ĂĄltalĂĄban
nem ismertek. Ezen értékek legalább közelítő meghatározása valamilyen
tanulási algoritmus segítségével valósítható meg. Az előadás során a fenti
problémák vonatkozásában a szakirodalomban megtalálható főbb eljárások
ismertetĂŠse mellett bemutatĂĄsra kerĂźlnek az ĂĄltalunk kifejlesztett
módszerek, a modell hatékonyságát pedig egy banki kockázatelemző
esettanulmĂĄnnyal is alĂĄtĂĄmasztjuk. Az elĂŠrt eredmĂŠnyek a PluhĂĄr AndrĂĄssal
ĂŠs BĂłta AndrĂĄssal kĂśzĂśs kutatĂĄsokbĂłl szĂĄrmaznak.

A *következő alkalmak* részleteit, illetve az elhangzott előadások diáit
itt talĂĄlhatjĂĄk:

http://www.math.bme.hu/diffe/szeminarium/opt.shtml


Üdvözlettel,

Majoros Csilla
--------- következő rész ---------
Egy csatolt HTML ĂĄllomĂĄny ĂĄt lett konvertĂĄlva...
URL: http://lists.math.bme.hu/pipermail/mat08/attachments/20140922/6d26fae7/attachment.htm