基于遺傳算法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測的應(yīng)用研究.pdf

1、近年來，隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論及其相關(guān)應(yīng)用研究的興起，人們開始嘗試?yán)眠@些新的理論工具來研究現(xiàn)實(shí)社會中的各種大型復(fù)雜系統(tǒng)。因此，對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)的檢測，逐漸成為了研究的熱點(diǎn)。社區(qū)結(jié)構(gòu)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)最重要的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)屬性之一，它揭示了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的隱藏規(guī)律和行為特征。社區(qū)結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)模型是指在一個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)部連接緊密而外部連接稀疏的節(jié)點(diǎn)集。傳統(tǒng)的方法需要預(yù)先設(shè)定權(quán)重參數(shù)來控制對目標(biāo)函數(shù)的不同側(cè)重，并且不能夠自動識別社區(qū)個(gè)數(shù)，在尋優(yōu)過程中會出現(xiàn)“早熟”和

2、效率低下問題。
　　本文研究的多目標(biāo)自適應(yīng)快速遺傳算法是傳統(tǒng)遺傳算法的演進(jìn)算法，用于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)的檢測。首先，它將社區(qū)檢測問題轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)優(yōu)化問題，構(gòu)建社區(qū)分值和社區(qū)適應(yīng)度兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)。其次，引入外部精英基因庫，用于存儲適應(yīng)度較高的非劣解，對于外部精英基因庫已經(jīng)存在的重復(fù)個(gè)體，不用再進(jìn)行重復(fù)解碼、計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度值等一系列過程。同時(shí)，執(zhí)行自適應(yīng)遺傳算子，返回一組在兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)之間折衷的非支配解。最后，選取一個(gè)模塊度最高的Pare