Dessin de graphe assisté par un algorithme génétique
Résumé
Interactive visualization interfaces for graph are an interesting perspective for data analysis, and by extension for decision support system. The aim of this project is to assist user for drawing graphs. Currently, one of the main difficulties for the user is to choose the best fitted algorithm for his graph. Indeed, there are lots of different algorithms and few of them are easy to use. The suggested solution is to generate different correct drawings for the same graph. Those drawings are generated by a modified force-directed placement algorithm for which parameters are set vertex by vertex. Parameters set are given by a genetic algorithm. English version : Interactive visualization interfaces for graph are an interesting perspective for data analysis, and by extension for decision support system. The aim of this project is to assist user in drawing graphs. Currently, one of the main difficulties for the user is to choose the best fitted algorithm for his graph. Indeed, there are lots of different algorithms and few of them are easy to use. The suggested solution is to generate different correct drawings for the same graph. Those drawings are generated by a modified force-directed placement algorithm for which parameters are set vertex by vertex. Parameter sets are given by a genetic algorithm. This article presents a proof of concept that this modified algorithm and the associated genetic algorithm are able to reproduce highly constrained drawing (parallel edges or right-angled) in a very different way that what force directed placement algorithms do. The different highlighted points in this article are the mass-spring system and its modification, the genetic algorithm, the similarity method used to evaluate drawing and the proof of concept of the method.
Les interfaces de visualisation interactive de graphes représentent aujourd'hui une perspective intéressante pour l'analyse de données, et par extension pour les systèmes d'aide à la décision. Le but de ce projet est d'assister un utilisateur novice dans le cadre du dessin de graphe. Actuellement, une des principales difficultés pour l'utilisateur consiste à choisir l'algorithme de dessin qui conviendra le mieux à son graphe. En effet, il existe un très grand nombre de méthodes possibles et toutes ne sont pas facilement accessibles. La solution envisagée consiste à fournir automatiquement plusieurs dessins viables d'un même graphe. Ces dessins sont générés par un algorithme par modèle de force (système masse-ressort) modifié afin d'être paramétrable sommet par sommet. Les jeux de paramètres sont fournis par un algorithme génétique. Cet article présente principalement une preuve de concept de la possibilité d'utiliser un tel processus pour dessiner tout type de graphe, et plus particulièrement des graphes fortement contraints (angles droits ou parallélismes). Les points abordés sont le modèle masse-ressort utilisé et les modifications qui lui ont été apportées, les caractéristiques principales de l'algorithme génétique mis en œuvre, la métrique de similarité permettant l'évaluation des dessins générés au cours de l'apprentissage et enfin le cas d'application proposé comme preuve de concept.
Domaines
Intelligence artificielle [cs.AI]| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
|---|
Loading...