發(fā)布時間：2017-06-08 09:06

  本文關鍵詞：基于智能優(yōu)化算法的復雜網絡社區(qū)檢測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現實世界中交通系統、電力系統、人際關系、物聯網等諸多系統都具備復雜網絡特性,所以通過研究復雜網絡進而揭示復雜系統的基本原理已成為當前的研究熱點。社區(qū)結構作為復雜網絡中能夠發(fā)現網絡隱藏規(guī)律和功能的一個重要屬性,受到研究者廣泛關注。社區(qū)檢測就是要找到復雜網絡中存在的社區(qū)結構,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)結構檢測算法,以模塊度為單目標優(yōu)化函數,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)結構的精度;在基于多目標優(yōu)化的進化算法中,為了克服傳統單目標優(yōu)化中只能得到一種社區(qū)劃分的缺陷,提出一種基于非支配排序的多目標社區(qū)檢測算法,設定兩個優(yōu)化目標函數,每個個體針對這兩個目標函數進行排序,并依據排序值設計進化中的遺傳操作和種群留存機制,同時定義與目標函數相關的局部優(yōu)化函數進行局部搜索,實驗表明該算法在網絡上運行結束時能夠得到多個不同的社區(qū)劃分,并且可以進一步分析出網絡社區(qū)的層次結構。
【關鍵詞】：復雜網絡 社區(qū)檢測 遺傳算法 單目標優(yōu)化 多目標優(yōu)化 局部搜索
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究背景及意義8-10
• 1.2 國內外研究現狀10-12
• 1.3 論文組織結構12-14
• 第二章 復雜網絡社區(qū)檢測的背景知識介紹14-24
• 2.1 復雜網絡14
• 2.2 社區(qū)結構14-15
• 2.3 社區(qū)檢測方法15-22
• 2.3.1 層次聚類法15-18
• 2.3.2 單目標優(yōu)化法18-20
• 2.3.3 多目標優(yōu)化法20-22
• 2.4 評價指標22-23
• 2.5 本章小結23-24
• 第三章 基于自適應選擇策略的復雜網絡社區(qū)檢測算法24-47
• 3.1 算法思想24-25
• 3.2 基于自適應選擇策略的復雜網絡社區(qū)檢測算法25-34
• 3.2.1 編碼方式26
• 3.2.2 種群初始化26-27
• 3.2.3 目標函數27
• 3.2.4 進化策略池27-31
• 3.2.5 策略的統計概率更新31-32
• 3.2.6 局部搜索32-34
• 3.2.7 算法框架34
• 3.3 實驗結果分析34-46
• 3.3.1 人工合成網絡35-36
• 3.3.2 真實世界網絡36-42
• 3.3.3 自適應選擇中進化策略池的作用分析42-46
• 3.4 本章小結46-47
• 第四章 基于非支配排序的多目標復雜網絡社區(qū)檢測算法47-60
• 4.1 算法思想47-48
• 4.2 基于非支配排序的多目標復雜網絡社區(qū)檢測算法48-53
• 4.2.1 目標函數49-50
• 4.2.2 交叉和變異操作50-51
• 4.2.3 局部搜索51-52
• 4.2.4 比例留存52
• 4.2.5 算法框架52-53
• 4.3 實驗分析53-59
• 4.3.1 人工合成網絡53-55
• 4.3.2 真實世界的網絡55-56
• 4.3.3 層次結構分析56-59
• 4.4 本章小結59-60
• 第五章 總結與展望60-62
• 5.1 總結60-61
• 5.2 展望61-62
• 參考文獻62-65
• 附錄1 攻讀碩士學位期間撰寫的論文65-66
• 附錄2 攻讀碩士學位期間申請的專利66-67
• 附錄3 攻讀碩士學位期間參加的科研項目67-68
• 致謝68

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1 陳京榮;俞建寧;李引珍;;一種多屬性條件下的交通網絡路徑選擇模型[J];運籌與管理;2009年02期

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1 周春霞;基于智能優(yōu)化算法的復雜網絡社區(qū)檢測研究[D];南京郵電大學;2016年

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本文編號：432008