本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)劃分及城市公交網(wǎng)絡(luò)研究

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的日益普及,網(wǎng)絡(luò)在人們交流和經(jīng)濟(jì)活動中的地位越來越重要,人們發(fā)現(xiàn)自然界和人類社會到處都充斥著形形色色的復(fù)雜系統(tǒng),大多數(shù)的復(fù)雜系統(tǒng)能夠采用適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)來表示。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是近年來的一個新課題,它已滲透到許多不同的領(lǐng)域中,對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的深入研究有助于人們理解網(wǎng)絡(luò)的功能、探索復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的潛規(guī)律,使網(wǎng)絡(luò)更好地為人類服務(wù)。首先,對K-means算法的初始中心進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)。傳統(tǒng)K-means算法的初始中心是任意選擇的,造成劃分結(jié)果不穩(wěn)定,極易陷進(jìn)局部最優(yōu)。針對這個問題,本文設(shè)計了一種新的算法來優(yōu)化初始中心,即在高密度區(qū)域中以距離最遠(yuǎn)的兩點作為初始中心,接著找距離這兩點的中點最遠(yuǎn)的點作為第三個初始中心,然后再將到這三個初始中心距離和最大的點作為第四個初始中心,依此類推,直到找到k個初始中心。在算法過程中通過自動調(diào)節(jié)參數(shù)的取值,增強(qiáng)了算法的魯棒性。實驗結(jié)果證實,改進(jìn)的K-means算法具有較好的精度,降低了算法對初始中心的依賴,增強(qiáng)了算法的自適應(yīng)能力,提高了聚類效果,為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)劃分提供了思路。其次,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)有著比較明顯的社團(tuán)結(jié)構(gòu),為了找出網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu),在分析K-means的基礎(chǔ)上,設(shè)計了一種基于K-means的社團(tuán)劃分算法。引入節(jié)點重要度系數(shù),根據(jù)節(jié)點重要度系數(shù)尋找合適的初始中心,然后根據(jù)K-means算法將網(wǎng)絡(luò)聚成k個社團(tuán),最后選出模塊度高的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。借助經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真實驗,分析發(fā)現(xiàn)該算法的社團(tuán)劃分準(zhǔn)確率比較高,驗證了這種算法的合理性。最后,應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模和分析方法探索城市公交網(wǎng)絡(luò),通過引入節(jié)點度、平均距離、聚類系數(shù)對青島市公交站點網(wǎng)絡(luò)、公交換乘網(wǎng)絡(luò)和公交線路網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析。研究表明這三種網(wǎng)絡(luò)模型都是無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò),公交換乘和公交線路網(wǎng)絡(luò)還具備小世界特性。為了進(jìn)一步研究站點之間的相互作用強(qiáng)度,構(gòu)造了以車流量為權(quán)重的加權(quán)網(wǎng)絡(luò),加權(quán)后的網(wǎng)絡(luò)仍然是無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò),但它的加權(quán)距離和加權(quán)聚類系數(shù)都比較小,不具備小世界特性。最后在拓?fù)涮匦缘幕A(chǔ)上設(shè)計一種新的度量指標(biāo)即重要度D(i)來挖掘網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點,并對公交線路優(yōu)化提出建議。本文主要對K-means算法進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)算法表現(xiàn)出更高的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性,提高了聚類質(zhì)量。然后通過借鑒K-means算法思想,設(shè)計了一種基于K-means的社團(tuán)劃分算法,仿真實驗表明該算法的社團(tuán)劃分準(zhǔn)確率比較高,是有效算法。將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到青島市公交網(wǎng)絡(luò)中,分析青島市公交網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮卣?為優(yōu)化城市公交線路提出可供參考的建議。
【學(xué)位授予單位】：青島理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U491.17;O157.5

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