【摘要】：隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的發(fā)展,人們逐漸開始關(guān)注網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性以及其與網(wǎng)絡(luò)行為之間的關(guān)系。為了更好地理解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)行為之間的關(guān)系,就需要詳細(xì)了解網(wǎng)絡(luò)所具備的特性。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中具有多種特性,社團(tuán)結(jié)構(gòu)是其中一個重要的性質(zhì),對其的深入研究在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域占有重要的地位。社團(tuán)結(jié)構(gòu)通常表示為網(wǎng)絡(luò)中一組節(jié)點(diǎn)的集合,整個網(wǎng)絡(luò)則是由多個“團(tuán)”構(gòu)成的,每個社團(tuán)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)之間的連接相對緊密,而各個社團(tuán)之間的連接則比較稀疏。網(wǎng)絡(luò)中的某些特性與社團(tuán)結(jié)構(gòu)關(guān)系密切,分析網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu),能夠更好地了解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)行為之間的關(guān)系。本文主要針對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測問題,設(shè)計(jì)適用于發(fā)現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中隱藏的社團(tuán)結(jié)構(gòu)的算法,主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1、提出了基于正交化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法的社團(tuán)檢測方法。所提算法將社團(tuán)結(jié)構(gòu)檢測問題轉(zhuǎn)換為求解最低勢能的優(yōu)化問題,通過選擇優(yōu)化函數(shù),分析社團(tuán)結(jié)構(gòu)的性質(zhì)和特點(diǎn),設(shè)計(jì)適用于社團(tuán)檢測問題的四個基本化學(xué)反應(yīng)算子。為了避免算法早熟收斂,提高分子個體解分布的均勻性,本文基于正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)對合成反應(yīng)算子進(jìn)行改進(jìn),將正交交叉算子作為合成反應(yīng)的操作算子,其特點(diǎn)是利用正交表產(chǎn)生合成反應(yīng)后的新的分子個體,提高了合成分子個體解的質(zhì)量。2、將化學(xué)反應(yīng)優(yōu)化算法和模擬退火算法相結(jié)合,提出了一種局部搜索策略。通過將模擬退火算法作為一個局部搜索算子來提高本文算法的局部尋優(yōu)能力,并且能夠避免算法陷入局部最優(yōu)。實(shí)驗(yàn)和分析表明本文算法在人工合成網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中都具有較強(qiáng)的可行性和高效性,與傳統(tǒng)的檢測方法相比,在克服分辨率限制問題上有著顯著的優(yōu)越性。3、為了使實(shí)驗(yàn)結(jié)果的表現(xiàn)更加直觀,本文基于Matlab GUI開發(fā)平臺設(shè)計(jì)了一個社團(tuán)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)可視化界面。在設(shè)計(jì)過程中,本文采用了阿基米德螺線坐標(biāo)方程來對網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行布局,并且通過對這些節(jié)點(diǎn)進(jìn)行著色來區(qū)分每個節(jié)點(diǎn)所屬的社團(tuán)。最后,通過繪制整個網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖,來更方便地觀察網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)的劃分結(jié)果。
【圖文】：

瑞典道路交通網(wǎng)

圖 2-2 蛋白質(zhì)折疊網(wǎng)絡(luò)以抽象地用圖的形式來描述，一般記作 G = (V ,E)，其和頂點(diǎn)集合。若G 中的邊有表示方向，圖 G 就為有向中，，網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)和邊數(shù)通常分別用n和m來表示。一
【學(xué)位授予單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：O157.5;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2694009