基于智能優(yōu)化算法的復雜網(wǎng)絡社區(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)都具備復雜網(wǎng)絡特性，所以通過研究復雜網(wǎng)絡進而揭示復雜系統(tǒng)的基本原理已成為當前的研究熱點。社區(qū)結(jié)構(gòu)作為復雜網(wǎng)絡中能夠發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡隱藏規(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)檢測就是要找到復雜網(wǎng)絡中存在的社區(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用前景。
　　本文將社區(qū)檢測建模成目標優(yōu)化問題，通過設計單目標和多目標進化算法進行求解。在基于單目標

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選擇策略的社區(qū)結(jié)構(gòu)檢測算法，以模塊度為單目標優(yōu)化函數(shù)，設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優(yōu)化檢測社區(qū)結(jié)構(gòu)的精度；在基于多目標優(yōu)化的進化算法中，為了克服傳統(tǒng)單目標優(yōu)化中只能得到一