基于進(jìn)貨算法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn).pdf

1、在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)可以被劃分成若干組，組內(nèi)節(jié)點(diǎn)之間的連接比較稠密，而不同組節(jié)點(diǎn)之間的連接則比較稀少，這樣的劃分結(jié)果被定義為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)。
　　通過(guò)對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)的研究，一方面可以使我們更好地了解和解釋現(xiàn)實(shí)世界中所呈現(xiàn)出的各種社區(qū)現(xiàn)象，如人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、疾病傳播區(qū)域；另外一方面我們可以將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)的研究理論成果應(yīng)用到具體問(wèn)題當(dāng)中去，如可以設(shè)計(jì)出具有更好特性的實(shí)際網(wǎng)絡(luò)。
　　在本文中，我們首先介紹了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)

2、的基本概念，以及用于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)的若干著名算法，總結(jié)了不同算法所存在的優(yōu)缺點(diǎn)。本文的重要成果如下：
　　(1)提出了“基于DNA遺傳算法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)”方法。此算法通過(guò)DNA編碼的方式來(lái)形成DNA鏈(染色體)，每個(gè)染色體都是一個(gè)潛在的針對(duì)問(wèn)題的可行解。選擇出最佳的若干染色體，進(jìn)行交叉、變異等操作，從而使染色體產(chǎn)生新的特性，按照一定的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算染色體的適應(yīng)度，并通過(guò)這種評(píng)價(jià)函數(shù)決定哪個(gè)染色體是適合問(wèn)題的最佳解。該算法無(wú)

3、需預(yù)知復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)數(shù)量或者社區(qū)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)數(shù)量，同時(shí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法具有較高的準(zhǔn)確度。
　　(2)提出了“基于PSO算法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)”方法。該算法采用“PSO算法”來(lái)分析復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)，它收斂速度快、易于實(shí)現(xiàn)并且僅有少量參數(shù)需要調(diào)整，初始化微粒的空間位置后，在復(fù)雜空間中對(duì)最優(yōu)解進(jìn)行搜索，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法具有較高的收斂性。
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