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基于多基因族編碼的股票網絡社團劃分研究

發(fā)布時間:2018-07-04 11:35

  本文選題:股票復雜網絡 + 社團劃分; 參考:《計算機工程與科學》2013年07期


【摘要】:針對傳統(tǒng)股票網絡社團劃分算法發(fā)現(xiàn)精度低、時間復雜度高、容易陷入局部最優(yōu)解的缺點,提出一種基于多基因族(MGF)編碼的基因表達式編程(GEP)股票網絡社團劃分算法,來研究股票市場復雜網絡社團化現(xiàn)象。該算法利用多基因族編碼的特性,將代表股票節(jié)點的ID號和表示社團的類型分別編碼在兩個不同的多基因族中,再通過一個映射函數(shù)將兩者的相互作用關系隱式編碼在染色體中;同時,將精英遷移策略應用到基因選擇、交叉、倒置、限制交換等各個遺傳階段,以避免早熟現(xiàn)象,加快遺傳收斂到全局最優(yōu)解的速度。實驗分析表明,該算法能夠準確和高效地實現(xiàn)股票復雜網絡社團的劃分,其劃分結果對投資者進行決策具有重要的指導意義。
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of traditional community partition algorithm of stock network, such as low precision, high time complexity and easy to fall into local optimal solution, a genetic expression programming (GEP) algorithm based on multiple gene family (MGF) coding is proposed. To study the stock market complex network corporatization phenomenon. In this algorithm, the ID number representing the stock node and the type representing the community are encoded in two different polygenic families, respectively. At the same time, the strategy of elite migration is applied to the genetic stages of gene selection, crossover, inversion, restriction exchange and so on, in order to avoid the phenomenon of precocity. Accelerate the speed of genetic convergence to the global optimal solution. The experimental results show that the algorithm can accurately and efficiently partition the complex network communities, and the division results are of great significance for investors to make decisions.
【作者單位】: 江西理工大學信息工程學院;華南農業(yè)大學信息學院;
【基金】:國家自然科學基金資助項目(70971043) 江西省教育廳科學技術研究項目(GJJ12348) 廣東省科技攻關項目(2012A020602037)
【分類號】:TP393.09

【相似文獻】

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本文編號:2095941

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