基于智能優(yōu)化算法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測研究.pdf

1、現(xiàn)實世界中交通系統(tǒng)、電力系統(tǒng)、人際關(guān)系、物聯(lián)網(wǎng)等諸多系統(tǒng)都具備復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性，所以通過研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進而揭示復(fù)雜系統(tǒng)的基本原理已成為當(dāng)前的研究熱點。社區(qū)結(jié)構(gòu)作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中能夠發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)隱藏規(guī)律和功能的一個重要屬性，受到研究者廣泛關(guān)注。社區(qū)檢測就是要找到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中存在的社區(qū)結(jié)構(gòu)，進而提取各社區(qū)中所蘊含的重要信息，具有重要的理論意義和廣泛的應(yīng)用前景。
　　本文將社區(qū)檢測建模成目標(biāo)優(yōu)化問題，通過設(shè)計單目標(biāo)和多目標(biāo)進化算法進行求解。在基于單目標(biāo)

2、優(yōu)化的進化算法中，針對遺傳算法進化過程中遺傳操作的單一性和容易陷入局部最優(yōu)的缺點，提出一種基于自適應(yīng)選擇策略的社區(qū)結(jié)構(gòu)檢測算法，以模塊度為單目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，設(shè)計了交叉策略池和變異策略池，每個個體在算法求解的不同階段以輪盤賭的方式依概率自適應(yīng)的從策略池選擇進化策略，同時在全局搜索后引入既能克服局部最優(yōu)又能提高搜索效率的爬山搜索，實驗表明該算法提高了單目標(biāo)優(yōu)化檢測社區(qū)結(jié)構(gòu)的精度；在基于多目標(biāo)優(yōu)化的進化算法中，為了克服傳統(tǒng)單目標(biāo)優(yōu)化中只能得到一