基于改進(jìn)遺傳算法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測(cè)研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)受到了各學(xué)科研究者的關(guān)注，社區(qū)結(jié)構(gòu)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)屬性。對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社區(qū)檢測(cè)，不僅對(duì)解決復(fù)雜性問題具有重要的理論意義，而且在眾多領(lǐng)域都有著可觀的應(yīng)用前景。近幾年，很多社區(qū)檢測(cè)算法被提出，其中基于函數(shù)優(yōu)化的方法備受關(guān)注。本論文主要研究進(jìn)化算法在社區(qū)檢測(cè)中的應(yīng)用，主要工作如下：
　　(1)傳統(tǒng)的遺傳算法處理社區(qū)檢測(cè)問題時(shí)易陷入局部最優(yōu)且收斂速度較慢。針對(duì)遺傳算法存在這些缺點(diǎn)，本文研究了密母算法、遺傳算法、禁

2、忌搜索算法的基本理論，在密母算法基礎(chǔ)上，提出了一種結(jié)合禁忌搜索算法的密母算法(Memetic algorithm with tabusearch strategy，MATS)。采用遺傳算法作為其全局搜索策略，同時(shí)引入禁忌搜索算法作為其局部搜索策略，這不僅提高了算法的收斂速度，還增強(qiáng)了跳出局部最優(yōu)的能力。常用的模塊度函數(shù)存在分辨率限制問題，我們采用擴(kuò)展的模塊密度函數(shù)為新的適應(yīng)度函數(shù)，通過調(diào)節(jié)該函數(shù)的參數(shù)，以不同的分辨率對(duì)網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)進(jìn)行分析

3、，解決了模塊度優(yōu)化算法中普遍存在的分辨率限制問題。MATS不僅克服了遺傳算法易陷入局部最優(yōu)值和收斂速度慢等缺點(diǎn)，同時(shí)還解決了模塊度本身具有的分辨率限制問題。在基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)上和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法能夠準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)。
　　(2)遺傳算法在社區(qū)檢測(cè)中易陷入局部最優(yōu)解且隨機(jī)性較強(qiáng)，針對(duì)遺傳算法存在這些缺點(diǎn)，本文采用一種高效、快速的變異策略，該變異算子結(jié)合節(jié)點(diǎn)隸屬度函數(shù)，能有效提高檢測(cè)的穩(wěn)定性及社區(qū)劃分的準(zhǔn)確率。同時(shí)采