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網(wǎng)絡(luò)節(jié)點匹配問題的數(shù)學(xué)建模及進化求解

發(fā)布時間:2017-09-14 01:27

  本文關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)節(jié)點匹配問題的數(shù)學(xué)建模及進化求解


  更多相關(guān)文章: 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點匹配 遺傳算法 進化求解


【摘要】:近年來,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)一直是廣大學(xué)者研究的熱點。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在交通運輸、通訊、生物、物理、計算機、控制等眾多學(xué)科領(lǐng)域都有著廣泛且重要的應(yīng)用,并取得了豐碩的研究成果。由于世界物質(zhì)的普遍聯(lián)系性,不僅同一個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)內(nèi)部的不同個體之間存在聯(lián)系性,不同系統(tǒng)之間也存在緊密的相互作用與關(guān)聯(lián)。一種常見的關(guān)聯(lián)是由于同一個個體同時活躍在不同系統(tǒng)之間(稱這種個體是多重身份個體)所造成的。當對關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進行綜合分析時,一個非常重要的問題,就是找出多重身份個體在不同網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點對應(yīng)關(guān)系,即網(wǎng)絡(luò)間的節(jié)點匹配問題。該問題在身份識別、模式匹配等方面有著重要的應(yīng)用。但是,現(xiàn)有節(jié)點匹配方法的匹配精度有待進一步提高。鑒于此,本文主要研究了如何利用網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)建立網(wǎng)絡(luò)節(jié)點匹配問題的數(shù)學(xué)模型,并給出了相應(yīng)的進化求解方法。本文首先研究了基于鄰接矩陣的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點匹配理論和方法。鄰接矩陣是網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的完美體現(xiàn),因此,本文通過網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣之間的相似度對網(wǎng)絡(luò)的匹配程度進行度量,從而實現(xiàn)節(jié)點之間的匹配。首先,基于圖的鄰接矩陣建立網(wǎng)絡(luò)節(jié)點匹配問題的優(yōu)化模型;然后,給出相應(yīng)的進化算法求解上述模型;最后,通過實驗證明,和傳統(tǒng)的隨機算法相比,該匹配算法可以達到較高的匹配精度。其次,本文研究了基于多目標優(yōu)化的節(jié)點匹配理論和方法。只采用單一目標函數(shù)評價兩個網(wǎng)絡(luò)的匹配程度,有可能得到比較片面的結(jié)果。實際上,除了鄰接矩陣,還可以使用其他方法表示網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)。這樣,我們就可以采用多個指標來衡量網(wǎng)絡(luò)之間的匹配程度。首先,采用多個優(yōu)化指標,建立網(wǎng)絡(luò)節(jié)點匹配問題的多目標優(yōu)化模型;然后,采用多目標進化算法進行求解。最后的實驗結(jié)果表明,該方法可以比單目標方法獲得更好的匹配精度。本文的研究成果為解決網(wǎng)絡(luò)節(jié)點匹配問題提供了新的思路,提高了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點匹配問題的求解效率和匹配精度。因此,具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。
【關(guān)鍵詞】:復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點匹配 遺傳算法 進化求解
【學(xué)位授予單位】:中國礦業(yè)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】:
  • 致謝4-5
  • 摘要5-6
  • Abstract6-14
  • 1 緒論14-20
  • 1.1 研究背景14-15
  • 1.2 研究現(xiàn)狀15-16
  • 1.3 預(yù)備知識16-18
  • 1.4 研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)18-20
  • 2 基于鄰接矩陣的節(jié)點匹配問題的建模及進化求解20-30
  • 2.1 研究背景20-21
  • 2.2 基本概念和原理21-23
  • 2.3 基于鄰接矩陣的數(shù)學(xué)模型23-24
  • 2.4 進化求解方法24-25
  • 2.5 實驗25-29
  • 2.6 本章小結(jié)29-30
  • 3 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點匹配問題的多目標優(yōu)化模型及進化求解30-39
  • 3.1 研究背景30-31
  • 3.2 基本概念31-32
  • 3.3 多目標優(yōu)化數(shù)學(xué)模型32-34
  • 3.4 進化求解方法34
  • 3.5 實驗34-37
  • 3.6 本章小結(jié)37-39
  • 4 結(jié)論與展望39-41
  • 4.1 結(jié)論39
  • 4.2 展望39-41
  • 參考文獻41-45
  • 作者簡歷45-47
  • 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集47

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張橋平,李德仁,龔健雅;地圖合并技術(shù)[J];測繪通報;2001年07期



本文編號:847059

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