本文關(guān)鍵詞：基于進(jìn)化計(jì)算的符號網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡研究

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【摘要】：結(jié)構(gòu)平衡理論是符號網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中最基礎(chǔ)的理論,它是研究符號網(wǎng)絡(luò)其它特性的基石。結(jié)構(gòu)平衡理論最初是由Heider等人基于社會心理學(xué)理論提出來的,它把人們之間的關(guān)系分為正關(guān)系和負(fù)關(guān)系兩種類型,并分析其動態(tài)演化的規(guī)律。之后,又由Cartwright等人基于圖理論的知識把網(wǎng)絡(luò)平衡的研究映射到三角形中,來研究網(wǎng)絡(luò)的局部平衡性質(zhì)。由于其研究的實(shí)際意義和應(yīng)用價(jià)值,符號網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡理論的研究吸引了很多學(xué)者的注意。目前,這些研究取得了顯著的成果,讓我們更清晰的認(rèn)識到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡研究的意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。但傳統(tǒng)的符號網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡的研究尚存在一些局限性。局限性和缺陷主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面,一是算法,另一方面是模型。有些算法的復(fù)雜度太高,沒有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。模型方面,大部分是單目標(biāo)模型,通過設(shè)計(jì)算法,每次優(yōu)化,往往只能得到一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),而網(wǎng)絡(luò)是動態(tài)發(fā)展變化的,在發(fā)展的過程中往往會產(chǎn)生多種結(jié)構(gòu),只得到一種結(jié)構(gòu),顯然是不合理的。本文針對這些局限性和不足,提出了新的算法,設(shè)計(jì)了新的模型來研究符號網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)平衡性質(zhì)。本文所做工作的創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)因?yàn)閭鹘y(tǒng)方法的局限性,針對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡問題,我們提出了一種新的方法,基于粒子群算法和決策模型(PSOADM)的方法,來解決網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡中遇到的一些問題。該方法包含兩大步,第一步使用本文提出的算法MODPSO-II優(yōu)化SRA-SRC模型,得到多種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),第二步設(shè)計(jì)決策模型,從第一步得到的多種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中篩選出最終的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。這個(gè)方法主要有三個(gè)創(chuàng)新點(diǎn),第一,基于多目標(biāo)模型來解決網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡問題;第二,結(jié)構(gòu)平衡問題是一個(gè)NP難問題,本文使用進(jìn)化計(jì)算方法,基于離散粒子群的多目標(biāo)優(yōu)化(MODPSO-II)來解決網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡問題;第三,PSOADM方法的第一步為決策者提供了多種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),第二步我們重新設(shè)計(jì)了選擇模型。(2)傳統(tǒng)的解決符號網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡的模型,要么計(jì)算復(fù)雜度、空間復(fù)雜度很高,要么只能得到網(wǎng)絡(luò)的一種結(jié)構(gòu)模型,這嚴(yán)重違背了網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)發(fā)展變化的特性,而且往往只能把網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為兩部分,存在極其嚴(yán)重的極化現(xiàn)象。雖然PSOADM方法中第一步優(yōu)化的模型也是多目標(biāo)模型,為我們提供了多種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),但是PSOADM方法中第一步所采用的的模型是針對社區(qū)檢測的定義設(shè)計(jì)的模型,沒有嚴(yán)格按照結(jié)構(gòu)平衡理論設(shè)計(jì)模型,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的有些很重要的結(jié)構(gòu)無法檢測到�；诜柧W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡的基本理論,我們同時(shí)考慮類內(nèi)類間邊的關(guān)系,提出了一種基于類內(nèi)負(fù)邊盡可能少,類間正邊盡可能少思想的模型。因?yàn)楫?dāng)類內(nèi)只存在正邊,類間只存在負(fù)邊時(shí),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)就呈現(xiàn)出一種平衡的狀態(tài),所以,通過同時(shí)考慮類內(nèi)和類間邊的關(guān)系,來解決網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡的問題。另外,我們提出的模型是多目標(biāo)模型,并使用算法MODPSO-II來優(yōu)化該模型,為決策者提供更多的選擇。
【關(guān)鍵詞】：符號網(wǎng)絡(luò) 結(jié)構(gòu)平衡 多目標(biāo)優(yōu)化 進(jìn)化算法 粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 符號對照表11-12
• 縮略語對照表12-15
• 第一章 緒論15-23
• 1.1 引言15
• 1.2 符號網(wǎng)絡(luò)的表示方法15-16
• 1.3 網(wǎng)絡(luò)特性16-19
• 1.3.1 簡單網(wǎng)絡(luò)模型17
• 1.3.2 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型17
• 1.3.3 小世界網(wǎng)絡(luò)模型17-18
• 1.3.4 無尺度網(wǎng)絡(luò)模型18
• 1.3.5 結(jié)構(gòu)平衡網(wǎng)絡(luò)模型18-19
• 1.4 符號網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡的研究現(xiàn)狀及意義19-21
• 1.5 本文的結(jié)構(gòu)框架21-23
• 第二章 多目標(biāo)進(jìn)化理論及幾種常見的符號網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡研究算法23-29
• 2.1 多目標(biāo)進(jìn)化算法23-26
• 2.1.1 進(jìn)化算法23
• 2.1.2 多目標(biāo)優(yōu)化23-24
• 2.1.3 幾種常見的多目標(biāo)進(jìn)化算法24-26
• 2.2 符號網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡的常見算法26-28
• 2.2.1 平衡度27
• 2.2.2 平衡三角形比率27-28
• 2.2.3 代價(jià)函數(shù)28
• 2.2.4 能量函數(shù)28
• 2.3 本章小結(jié)28-29
• 第三章 基于進(jìn)化算法和決策模型的符號網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡29-43
• 3.1 粒子群優(yōu)化算法簡介29-30
• 3.2 傳統(tǒng)方法的局限性30
• 3.3 符號網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡的重要性30
• 3.4 基于離散粒子群算法的多目標(biāo)優(yōu)化30-33
• 3.4.1 算法框架31-32
• 3.4.2 模型選擇32-33
• 3.5 實(shí)驗(yàn)分析33-41
• 3.5.1 符號網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)33-34
• 3.5.2 實(shí)驗(yàn)分析34-36
• 3.5.3 算法對比36-39
• 3.5.4 算法復(fù)雜度分析39-40
• 3.5.5 結(jié)構(gòu)平衡實(shí)驗(yàn)40
• 3.5.6 參數(shù)討論40-41
• 3.6 本章小結(jié)41-43
• 第四章 基于類內(nèi)類間正負(fù)邊模型的符號網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡43-59
• 4.1 模型分析43-46
• 4.1.1 單目標(biāo)模型（SOM）43-44
• 4.1.2 多目標(biāo)模型（MOM）44-46
• 4.2 算法框架46-47
• 4.3 評價(jià)指標(biāo)47
• 4.4 算法參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)測試數(shù)據(jù)介紹47-48
• 4.5 算法有效性的驗(yàn)證48-49
• 4.6 模型分析49-53
• 4.7 算法分析53-57
• 4.8 本章小結(jié)57-59
• 第五章 總結(jié)與展望59-61
• 5.1 研究總結(jié)59
• 5.2 研究展望59-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 致謝65-67
• 作者簡介67-68

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本文編號：1030513