- Trouver des sous graph (pattern) dans un graph (target)
- En Biologie par example, trouver des fonctions métaboliques connues dans un réseaux métabolique inconnus
- 1 Existant : http://perso.citi-lab.fr/csolnon/SIP.html
cd script/1_create_benchmark/
unzip target_pattern.zip
- 2 Générer :
- à partir d’un dataset SNAP d'interaction protéine-protéine humaine https://snap.stanford.edu/biodata/datasets/10000/10000-PP-Pathways.html (nommée PP-Pathways_ppi.csv)
- puis Échantillonnage du dataset + création sous-graph avec networkx
- benchmark généré dans fichiers_json/SubisomorphismB_/
cd script/1_create_benchmark/target_pattern.zip
./BENCHMARKsubsample.py
- Mistral : https://github.com/ehebrard/Mistral-2.0/
- Abscon: https://www.cril.univ-artois.fr/~lecoutre/#/softwares
- 1 Générer les instance du benchmarcks 1 en json
cd script/1_create_benchmark/
./pattern_target_to_json.py
- 2 Générer les instances des benchmarks en XCSP3
- dans les dossiers BENCHMARKdata*/
- +les donners aux solveurs
- résultats dans dossiers résultats
cd script/2_lancer_modelisation_solver/
./script_mistral.sh
#non effectué mais possible
./script_Abscon.sh
- Générer dans script/2_lancer_modelisation_solver/Subisomorphism.py
- modèle ici pour graph non orienté et degré des nodes targets < degré node pattern
- pour graph orienté changé ligne 16 par : both_way_table = {(i, j) for (i, j) in t_edges} }
- pour égalité des dégrés modifé ligne 17 par : degree_conflicts = [{j for j in range(m) if t_degrees[j] < p_degrees[i]} for i in range(n)]
- Aucune solution pour les 2 alternatives pour le Benchmark 1
- Benchmark 2 , solutions pour les graphs orientés
-Résultats sous forme:
BENCHMARKdataB/Subisomorphism-Subisomorphism_METABO-111.xml
c Mistral 16062018
c +===========================================+
c | 37 469 0 | 27 |
c +===========================================+
c +========================================================================================+
s SATISFIABLE
v 1
d MAXDEPTH 27
d SUCCESS 1
d RUNTIME 0
d PREPROCTIME 0
d MEMORY 18.961
d NODES 37
d RESTARTS 1
d FAILURES 12
d BACKTRACKS 36
d PROPAGATIONS 469
d VARIABLES 27
d CONSTRAINTS 39
d ARITY 27
d WEAKDEC 11
c +========================================================================================+
v <instantiation type="solution">
v <list> x[0] x[1] x[2] x[3] x[4] x[5] x[6] x[7] x[8] x[9] x[10] x[11] x[12] x[13] x[14] x[15] x[16] x[17] x[18] x[19] x[20] x[21] x[22] x[23] x[24] x[25] x[26] </list>
v <values> 109 105 100 25 26 0 108 19 93 106 103 33 24 42 87 34 36 99 102 28 47 104 107 101 46 45 110 </values>