本文關(guān)鍵詞：基于智能優(yōu)化算法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)實世界中交通系統(tǒng)、電力系統(tǒng)、人際關(guān)系、物聯(lián)網(wǎng)等諸多系統(tǒng)都具備復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性,所以通過研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)而揭示復(fù)雜系統(tǒng)的基本原理已成為當(dāng)前的研究熱點。社區(qū)結(jié)構(gòu)作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中能夠發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)隱藏規(guī)律和功能的一個重要屬性,受到研究者廣泛關(guān)注。社區(qū)檢測就是要找到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中存在的社區(qū)結(jié)構(gòu),進(jìn)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(yīng)用前景。本文將社區(qū)檢測建模成目標(biāo)優(yōu)化問題,通過設(shè)計單目標(biāo)和多目標(biāo)進(jìn)化算法進(jìn)行求解。在基于單目標(biāo)優(yōu)化的進(jìn)化算法中,針對遺傳算法進(jìn)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(yīng)選擇策略的社區(qū)結(jié)構(gòu)檢測算法,以模塊度為單目標(biāo)優(yōu)化函數(shù),設(shè)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(yīng)的從策略池選擇進(jìn)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(biāo)優(yōu)化檢測社區(qū)結(jié)構(gòu)的精度;在基于多目標(biāo)優(yōu)化的進(jìn)化算法中,為了克服傳統(tǒng)單目標(biāo)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(biāo)社區(qū)檢測算法,設(shè)定兩個優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),每個個體針對這兩個目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行排序,并依據(jù)排序值設(shè)計進(jìn)化中的遺傳操作和種群留存機(jī)制,同時定義與目標(biāo)函數(shù)相關(guān)的局部優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行局部搜索,實驗表明該算法在網(wǎng)絡(luò)上運行結(jié)束時能夠得到多個不同的社區(qū)劃分,并且可以進(jìn)一步分析出網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的層次結(jié)構(gòu)。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 社區(qū)檢測 遺傳算法 單目標(biāo)優(yōu)化 多目標(biāo)優(yōu)化 局部搜索
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)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(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測的背景知識介紹14-24
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)14
• 2.2 社區(qū)結(jié)構(gòu)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(biāo)優(yōu)化法18-20
• 2.3.3 多目標(biāo)優(yōu)化法20-22
• 2.4 評價指標(biāo)22-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第三章 基于自適應(yīng)選擇策略的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測算法24-47
• 3.1 算法思想24-25
• 3.2 基于自適應(yīng)選擇策略的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)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(biāo)函數(shù)27
• 3.2.4 進(jìn)化策略池27-31
• 3.2.5 策略的統(tǒng)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(jié)果分析34-46
• 3.3.1 人工合成網(wǎng)絡(luò)35-36
• 3.3.2 真實世界網(wǎng)絡(luò)36-42
• 3.3.3 自適應(yīng)選擇中進(jìn)化策略池的作用分析42-46
• 3.4 本章小結(jié)46-47
• 第四章 基于非支配排序的多目標(biāo)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)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(biāo)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測算法48-53
• 4.2.1 目標(biāo)函數(shù)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(wǎng)絡(luò)53-55
• 4.3.2 真實世界的網(wǎng)絡(luò)55-56
• 4.3.3 層次結(jié)構(gòu)分析56-59
• 4.4 本章小結(jié)59-60
• 第五章 總結(jié)與展望60-62
• 5.1 總結(jié)60-61
• 5.2 展望61-62
• 參考文獻(xiàn)62-65
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文65-66
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請的專利66-67
• 附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目67-68
• 致謝68

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 陳京榮;俞建寧;李引珍;;一種多屬性條件下的交通網(wǎng)絡(luò)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(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測研究[D];南京郵電大學(xué);2016年

  本文關(guān)鍵詞：基于智能優(yōu)化算法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)檢測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：432008