Category: GA
Comment: 有向グラフの配置にGAを適用している。2種類の遺伝子表
        現法を比較している。最初の表現法は、2次元空間を配列
        であらわしノードの存在するところだけノード番号を書く
        というもので、クロスオーバーは配列の行や列の入れ替え
        (これはクロスオーバーではなくインバージョンだと思う
        が)で行なう。もうひとつの表現法ではノードの座標を並
        べたものを遺伝子とする。グラフの矢印が上を向かないよ
        うに、またアークが交差しないように配置する。結果はあ
        まりたいしたことがない。空間内にまんべんなく配置され
        るようになっていない。
Abstract: Genetic algorithms are adaptive algorithms that find
        solutions to problem by an evolutionary process
        based on natural selection. they can be used to find
        approximate solutions to optimization problems in
        cases where finding the precise optimum is
        prohibitively expensive. Drawing a directed graph
        can be viewed as a problem of optimizing the layout
        of nodes and arcs on a page according to certain
        aesthetic criteria characterizing 'good' drawings of
        graphs. This paper discusses the use of genetic
        algorithms for drawing graphs, describing some
        experiments with two systems that the authors have
        developed
Bibtype: InProceedings
Booktitle: Methodologies for Intelligent Systems 5,
        Proceedings of the Fifth International Symposium
Author: L. J. Groves
        Z. Michalewicz
        P. V. Elia
        C. Z. Janikow
Pages: 268-276
Month: oct
Title: Genetic algorithms for drawing directed graphs
Editor: Z. W. Ras
        M. Zemankova
        M. L. Emrich
Year: 1990
Keyword: directed graphs, genetic algorithms, directed graph
        drawing, adaptive algorithms, evolutionary process,
        natural selection, approximate solutions,
        optimization problems, nodes, arcs, aesthetic
        criteria, genetic algorithms
Publisher: North-Holland