Heuristics for the Critical Node Detection Problem in Large Complex Networks

Complex networks have recently attracted a significant amount of research attention due to their ability to model real world phenomena. One important problem often encountered is to limit diffusive processes spread over the network, for example mitigating pandemic disease or computer virus spread. A number of problem formulations have been proposed that aim to solve such problems based on desired network characteristics, such as maintaining the largest network component after node removal. The recently formulated critical node detection problem aims to remove a small subset of vertices from the network such that the residual network has minimum pairwise connectivity. Unfortunately, the problem is NP-hard and also the number of constraints is cubic in number of vertices, making very large scale problems impossible to solve with traditional mathematical programming techniques. Even many approximation algorithm strategies such as dynamic programming, evolutionary algorithms, etc. all are unusable for networks that contain thousands to millions of vertices. A computationally efficient and simple approach is required in such circumstances, but none currently exist. In this thesis, such an algorithm is proposed. The methodology is based on a depth-first search traversal of the network, and a specially designed ranking function that considers information local to each vertex. Due to the variety of network structures, a number of characteristics must be taken into consideration and combined into a single rank that measures the utility of removing each vertex. Since removing a vertex in sequential fashion impacts the network structure, an efficient post-processing algorithm is also proposed to quickly re-rank vertices. Experiments on a range of common complex network models with varying number of vertices are considered, in addition to real world networks. The proposed algorithm, DFSH, is shown to be highly competitive and often outperforms existing strategies such as Google PageRank for minimizing pairwise connectivity.

New Contig Creation Algorithm for the de novo DNA Assembly Problem

DNA assembly is among the most fundamental and difficult problems in bioinformatics. Near optimal assembly solutions are available for bacterial and small genomes, however assembling large and complex genomes especially the human genome using Next-Generation-Sequencing (NGS) technologies is shown to be very difficult because of the highly repetitive and complex nature of the human genome, short read lengths, uneven data coverage and tools that are not specifically built for human genomes. Moreover, many algorithms are not even scalable to human genome datasets containing hundreds of millions of short reads. The DNA assembly problem is usually divided into several subproblems including DNA data error detection and correction, contig creation, scaffolding and contigs orientation; each can be seen as a distinct research area. This thesis specifically focuses on creating contigs from the short reads and combining them with outputs from other tools in order to obtain better results. Three different assemblers including SOAPdenovo [Li09], Velvet [ZB08] and Meraculous [CHS+11] are selected for comparative purposes in this thesis. Obtained results show that this thesis’ work produces comparable results to other assemblers and combining our contigs to outputs from other tools, produces the best results outperforming all other investigated assemblers.

A Study of Ordered Gene Problems Featuring DNA Error Correction and DNA Fragment Assembly with a Variety of Heuristics, Genetic Algorithm Variations, and Dynamic Representations

Ordered gene problems are a very common classification of optimization problems. Because of their popularity countless algorithms have been developed in an attempt to find high quality solutions to the problems. It is also common to see many different types of problems reduced to ordered gene style problems as there are many popular heuristics and metaheuristics for them due to their popularity. Multiple ordered gene problems are studied, namely, the travelling salesman problem, bin packing problem, and graph colouring problem. In addition, two bioinformatics problems not traditionally seen as ordered gene problems are studied: DNA error correction and DNA fragment assembly. These problems are studied with multiple variations and combinations of heuristics and metaheuristics with two distinct types or representations. The majority of the algorithms are built around the Recentering- Restarting Genetic Algorithm. The algorithm variations were successful on all problems studied, and particularly for the two bioinformatics problems. For DNA Error Correction multiple cases were found with 100% of the codes being corrected. The algorithm variations were also able to beat all other state-of-the-art DNA Fragment Assemblers on 13 out of 16 benchmark problem instances.

The Search for Scholarly Teaching in Elementary Education

Elementary teachers are expected to prepare students to work efficiently with others, solve complex problems and self-regulate their own learning. Considering the importance of a solid educational foundation in the early years, students would benefit if elementary teachers engaged in scholarly teaching. The purpose of this study was to investigate Boyer’s (1990) four dimensions of scholarship, application, integration, teaching and discovery, to better understand if there is scholarly teaching in elementary education. Four professional teaching documents were analyzed using a hermeneutic orientation. A deductive analysis suggests that we do have scholarly teaching in elementary education, with strong evidence that elementary teachers are scholars of application and integration. An inductive analysis of latent and manifest content suggests that underlying humanistic values run deeply through elementary education driving current curricular, instructional and pedagogical practices.

Disease-Gene Association Using a Genetic Algorithm

Understanding the relationship between genetic diseases and the genes associated with them is an important problem regarding human health. The vast amount of data created from a large number of high-throughput experiments performed in the last few years has resulted in an unprecedented growth in computational methods to tackle the disease gene association problem. Nowadays, it is clear that a genetic disease is not a consequence of a defect in a single gene. Instead, the disease phenotype is a reflection of various genetic components interacting in a complex network. In fact, genetic diseases, like any other phenotype, occur as a result of various genes working in sync with each other in a single or several biological module(s). Using a genetic algorithm, our method tries to evolve communities containing the set of potential disease genes likely to be involved in a given genetic disease. Having a set of known disease genes, we first obtain a protein-protein interaction (PPI) network containing all the known disease genes. All the other genes inside the procured PPI network are then considered as candidate disease genes as they lie in the vicinity of the known disease genes in the network. Our method attempts to find communities of potential disease genes strongly working with one another and with the set of known disease genes. As a proof of concept, we tested our approach on 16 breast cancer genes and 15 Parkinson's Disease genes. We obtained comparable or better results than CIPHER, ENDEAVOUR and GPEC, three of the most reliable and frequently used disease-gene ranking frameworks.

Characterizing Dynamic Optimization Benchmarks for the Comparison of Multi-Modal Tracking Algorithms

Population-based metaheuristics, such as particle swarm optimization (PSO), have been employed to solve many real-world optimization problems. Although it is of- ten sufficient to find a single solution to these problems, there does exist those cases where identifying multiple, diverse solutions can be beneficial or even required. Some of these problems are further complicated by a change in their objective function over time. This type of optimization is referred to as dynamic, multi-modal optimization. Algorithms which exploit multiple optima in a search space are identified as niching algorithms. Although numerous dynamic, niching algorithms have been developed, their performance is often measured solely on their ability to find a single, global optimum. Furthermore, the comparisons often use synthetic benchmarks whose landscape characteristics are generally limited and unknown. This thesis provides a landscape analysis of the dynamic benchmark functions commonly developed for multi-modal optimization. The benchmark analysis results reveal that the mechanisms responsible for dynamism in the current dynamic bench- marks do not significantly affect landscape features, thus suggesting a lack of representation for problems whose landscape features vary over time. This analysis is used in a comparison of current niching algorithms to identify the effects that specific landscape features have on niching performance. Two performance metrics are proposed to measure both the scalability and accuracy of the niching algorithms. The algorithm comparison results demonstrate the algorithms best suited for a variety of dynamic environments. This comparison also examines each of the algorithms in terms of their niching behaviours and analyzing the range and trade-off between scalability and accuracy when tuning the algorithms respective parameters. These results contribute to the understanding of current niching techniques as well as the problem features that ultimately dictate their success.

Using PageRank Algorithm in Analyzing Dictionary Graphs and PageRank in Dynamic Graphs

In this thesis we are going to analyze the dictionary graphs and some other kinds of graphs using the PagerRank algorithm. We calculated the correlation between the degree and PageRank of all nodes for a graph obtained from Merriam-Webster dictionary, a French dictionary and WordNet hypernym and synonym dictionaries. Our conclusion was that PageRank can be a good tool to compare the quality of dictionaries. We studied some artificial social and random graphs. We found that when we omitted some random nodes from each of the graphs, we have not noticed any significant changes in the ranking of the nodes according to their PageRank. We also discovered that some social graphs selected for our study were less resistant to the changes of PageRank.

Dynamics in large scale networks

In this thesis we study the properties of two large dynamic networks, the competition network of advertisers on the Google and Bing search engines and the dynamic network of friend relationships among avatars in the massively multiplayer online game (MMOG) Planetside 2. We are particularly interested in removal patterns in these networks. Our main finding is that in both of these networks the nodes which are most commonly removed are minor near isolated nodes. We also investigate the process of merging of two large networks using data captured during the merger of servers of Planetside 2. We found that the original network structures do not really merge but rather they get gradually replaced by newcomers not associated with the original structures. In the final part of the thesis we investigate the concept of motifs in the Barabási-Albert random graph. We establish some bounds on the number of motifs in this graph.

In Search of Advice for Physicians in Entry-Level Medical Markets

We consider entry-level medical markets for physicians in the United Kingdom. These markets experienced failures which led to the adoption of centralized market mechanisms in the 1960's. However, different regions introduced different centralized mechanisms. We advise physicians who do not have detailed information about the rank-order lists submitted by the other participants. We demonstrate that in each of these markets in a low information environment it is not beneficial to reverse the true ranking of any two acceptable hospital positions. We further show that (i) in the Edinburgh 1967 market, ranking unacceptable matches as acceptable is not profitable for any participant and (ii) in any other British entry-level medical market, it is possible that only strategies which rank unacceptable positions as acceptable are optimal for a physician.

The Secession Reference: A Ruling in Search of a Nation

This short article will address the two following issues: the new vision of the Canadian constitutional order entertained by the Supreme Court in the Reference re Secession of Quebec (I) nd the impact of this new vision. upon the fate of Canada (II)

Rendu d'images en demi-tons par diffusion d'erreur sensible à la structure

Le présent mémoire comprend un survol des principales méthodes de rendu en demi-tons, de l’analog screening à la recherche binaire directe en passant par l’ordered dither, avec une attention particulière pour la diffusion d’erreur. Ces méthodes seront comparées dans la perspective moderne de la sensibilité à la structure. Une nouvelle méthode de rendu en demi-tons par diffusion d’erreur est présentée et soumise à diverses évaluations. La méthode proposée se veut originale, simple, autant à même de préserver le caractère structurel des images que la méthode à l’état de l’art, et plus rapide que cette dernière par deux à trois ordres de magnitude. D’abord, l’image est décomposée en fréquences locales caractéristiques. Puis, le comportement de base de la méthode proposée est donné. Ensuite, un ensemble minutieusement choisi de paramètres permet de modifier ce comportement de façon à épouser les différents caractères fréquentiels locaux. Finalement, une calibration détermine les bons paramètres à associer à chaque fréquence possible. Une fois l’algorithme assemblé, toute image peut être traitée très rapidement : chaque pixel est attaché à une fréquence propre, cette fréquence sert d’indice pour la table de calibration, les paramètres de diffusion appropriés sont récupérés, et la couleur de sortie déterminée pour le pixel contribue en espérance à souligner la structure dont il fait partie.

Traduction statistique par recherche locale

La traduction statistique vise l’automatisation de la traduction par le biais de modèles statistiques. Dans ce travail, nous relevons un des grands défis du domaine : la recherche (Brown et al., 1993). Les systèmes de traduction statistique de référence, tel Moses (Koehn et al., 2007), effectuent généralement la recherche en explorant l’espace des préfixes par programmation dynamique, une solution coûteuse sur le plan computationnel pour ce problème potentiellement NP-complet (Knight, 1999). Nous postulons qu’une approche par recherche locale (Langlais et al., 2007) peut mener à des solutions tout aussi intéressantes en un temps et un espace mémoire beaucoup moins importants (Russell et Norvig, 2010). De plus, ce type de recherche facilite l’incorporation de modèles globaux qui nécessitent des traductions complètes et permet d’effectuer des modifications sur ces dernières de manière non-continue, deux tâches ardues lors de l’exploration de l’espace des préfixes. Nos expériences nous révèlent que la recherche locale en traduction statistique est une approche viable, s’inscrivant dans l’état de l’art.

Méthodes exactes et heuristiques pour le problème de tournées de véhicules avec fenêtres de temps et réutilisation de véhicules

Cette thèse porte sur les problèmes de tournées de véhicules avec fenêtres de temps où un gain est associé à chaque client et où l'objectif est de maximiser la somme des gains recueillis moins les coûts de transport. De plus, un même véhicule peut effectuer plusieurs tournées durant l'horizon de planification. Ce problème a été relativement peu étudié en dépit de son importance en pratique. Par exemple, dans le domaine de la livraison de denrées périssables, plusieurs tournées de courte durée doivent être combinées afin de former des journées complètes de travail. Nous croyons que ce type de problème aura une importance de plus en plus grande dans le futur avec l'avènement du commerce électronique, comme les épiceries électroniques, où les clients peuvent commander des produits par internet pour la livraison à domicile. Dans le premier chapitre de cette thèse, nous présentons d'abord une revue de la littérature consacrée aux problèmes de tournées de véhicules avec gains ainsi qu'aux problèmes permettant une réutilisation des véhicules. Nous présentons les méthodologies générales adoptées pour les résoudre, soit les méthodes exactes, les méthodes heuristiques et les méta-heuristiques. Nous discutons enfin des problèmes de tournées dynamiques où certaines données sur le problème ne sont pas connues à l'avance. Dans le second chapitre, nous décrivons un algorithme exact pour résoudre un problème de tournées avec fenêtres de temps et réutilisation de véhicules où l'objectif premier est de maximiser le nombre de clients desservis. Pour ce faire, le problème est modélisé comme un problème de tournées avec gains. L'algorithme exact est basé sur une méthode de génération de colonnes couplée avec un algorithme de plus court chemin élémentaire avec contraintes de ressources. Pour résoudre des instances de taille réaliste dans des temps de calcul raisonnables, une approche de résolution de nature heuristique est requise. Le troisième chapitre propose donc une méthode de recherche adaptative à grand voisinage qui exploite les différents niveaux hiérarchiques du problème (soit les journées complètes de travail des véhicules, les routes qui composent ces journées et les clients qui composent les routes). Dans le quatrième chapitre, qui traite du cas dynamique, une stratégie d'acceptation et de refus des nouvelles requêtes de service est proposée, basée sur une anticipation des requêtes à venir. L'approche repose sur la génération de scénarios pour différentes réalisations possibles des requêtes futures. Le coût d'opportunité de servir une nouvelle requête est basé sur une évaluation des scénarios avec et sans cette nouvelle requête. Enfin, le dernier chapitre résume les contributions de cette thèse et propose quelques avenues de recherche future.

Routage adaptatif et qualité de service dans les réseaux optiques à commutation de rafales

Les réseaux optiques à commutation de rafales (OBS) sont des candidats pour jouer un rôle important dans le cadre des réseaux optiques de nouvelle génération. Dans cette thèse, nous nous intéressons au routage adaptatif et au provisionnement de la qualité de service dans ce type de réseaux. Dans une première partie de la thèse, nous nous intéressons à la capacité du routage multi-chemins et du routage alternatif (par déflection) à améliorer les performances des réseaux OBS, pro-activement pour le premier et ré-activement pour le second. Dans ce contexte, nous proposons une approche basée sur l’apprentissage par renforcement où des agents placés dans tous les nœuds du réseau coopèrent pour apprendre, continuellement, les chemins du routage et les chemins alternatifs optimaux selon l’état actuel du réseau. Les résultats numériques montrent que cette approche améliore les performances des réseaux OBS comparativement aux solutions proposées dans la littérature. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous nous intéressons au provisionnement absolu de la qualité de service où les performances pire-cas des classes de trafic de priorité élevée sont garanties quantitativement. Plus spécifiquement, notre objectif est de garantir la transmission sans pertes des rafales de priorité élevée à l’intérieur du réseau OBS tout en préservant le multiplexage statistique et l’utilisation efficace des ressources qui caractérisent les réseaux OBS. Aussi, nous considérons l’amélioration des performances du trafic best effort. Ainsi, nous proposons deux approches : une approche basée sur les nœuds et une approche basée sur les chemins. Dans l’approche basée sur les nœuds, un ensemble de longueurs d’onde est assigné à chaque nœud du bord du réseau OBS pour qu’il puisse envoyer son trafic garanti. Cette assignation prend en considération les distances physiques entre les nœuds du bord. En outre, nous proposons un algorithme de sélection des longueurs d’onde pour améliorer les performances des rafales best effort. Dans l’approche basée sur les chemins, le provisionnement absolu de la qualité de service est fourni au niveau des chemins entre les nœuds du bord du réseau OBS. À cette fin, nous proposons une approche de routage et d’assignation des longueurs d’onde qui a pour but la réduction du nombre requis de longueurs d’onde pour établir des chemins sans contentions. Néanmoins, si cet objectif ne peut pas être atteint à cause du nombre limité de longueurs d’onde, nous proposons de synchroniser les chemins en conflit sans le besoin pour des équipements additionnels. Là aussi, nous proposons un algorithme de sélection des longueurs d’onde pour les rafales best effort. Les résultats numériques montrent que l’approche basée sur les nœuds et l’approche basée sur les chemins fournissent le provisionnement absolu de la qualité de service pour le trafic garanti et améliorent les performances du trafic best effort. En outre, quand le nombre de longueurs d’ondes est suffisant, l’approche basée sur les chemins peut accommoder plus de trafic garanti et améliorer les performances du trafic best effort par rapport à l’approche basée sur les nœuds.