本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)檢測(cè)的多目標(biāo)進(jìn)化算法研究　出處：《安徽大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：現(xiàn)實(shí)世界中存在大量的復(fù)雜系統(tǒng),這些復(fù)雜系統(tǒng)通常被抽象的描述為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),如生物網(wǎng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、因特網(wǎng)、萬(wàn)維網(wǎng)和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)通常具有社團(tuán)結(jié)構(gòu)特性。研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)有助于更好了解網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),并能挖掘出網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的潛藏功能,因此檢測(cè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)是個(gè)值得研究的課題,具有非常重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。最近幾十年來(lái),研究者們提出了大量的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)檢測(cè)算法,進(jìn)化算法由于具有良好并行性、全局搜索以及對(duì)任何函數(shù)類(lèi)可用等特性,因此基于進(jìn)化算法的社團(tuán)檢測(cè)方法成為解決復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)檢測(cè)問(wèn)題的重要方法之一,然而這些算法在非重疊社團(tuán)檢測(cè)和重疊社團(tuán)檢測(cè)領(lǐng)域值得進(jìn)一步研究。因此本文提出了基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)歸減的社團(tuán)檢測(cè)多目標(biāo)進(jìn)化算法和基于混合編碼的重疊社團(tuán)檢測(cè)多目標(biāo)進(jìn)化算法。本文的主要研究工作如下:(1)本文提出了基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)歸減的社團(tuán)檢測(cè)多目標(biāo)進(jìn)化算法(RMOEA)。當(dāng)前的社團(tuán)檢測(cè)多目標(biāo)進(jìn)化算法在小型網(wǎng)絡(luò)上有著很好的社團(tuán)檢測(cè)能力,然而這些算法在大型網(wǎng)絡(luò)上無(wú)法表現(xiàn)出很好的社團(tuán)檢測(cè)能力。主要原因在于這些算法沒(méi)有考慮到網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大,多目標(biāo)進(jìn)化算法的搜索空間也會(huì)越大。因此本文提出了基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)歸減的社團(tuán)檢測(cè)多目標(biāo)進(jìn)化算法,算法的主要思想是通過(guò)逐步歸減復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模,逐步減小進(jìn)化算法的搜索空間,從而提高多目標(biāo)進(jìn)化算法的搜索能力。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)歸減的策略貫穿整個(gè)RMOEA:在進(jìn)化前利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中連接緊密的節(jié)點(diǎn)容易被劃分到一個(gè)社團(tuán)的特性,對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行規(guī)模減小,稱(chēng)為預(yù)歸減;在進(jìn)化過(guò)程中利用種群個(gè)體之間存在相同局部社團(tuán)的特性,對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行規(guī)模減小,稱(chēng)為進(jìn)化歸減。最后利用了容錯(cuò)處理來(lái)糾正減小復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)規(guī)模過(guò)程中的錯(cuò)誤點(diǎn)。在人工生成的基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上與當(dāng)前的社團(tuán)檢測(cè)進(jìn)化算法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明RMOEA算法可以很好的檢測(cè)出大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。(2)本文提出了基于混合編碼的重疊社團(tuán)檢測(cè)多目標(biāo)進(jìn)化算法(MRMOEA)。當(dāng)前的社團(tuán)檢測(cè)多目標(biāo)進(jìn)化算法在非重疊社團(tuán)上有著很多的研究成果,然而在重疊社團(tuán)上的研究成果屈指可數(shù),主要原因在于能解碼成重疊社團(tuán)結(jié)構(gòu)的編碼很少。因此本文提出了基于混合編碼的重疊社團(tuán)檢測(cè)多目標(biāo)進(jìn)化算法,算法的主要思想是,通過(guò)混合編碼解決重疊社團(tuán)檢測(cè)問(wèn)題。其中提出混合編碼的基因由候選重疊點(diǎn)和非重疊點(diǎn)混合組成,候選重疊點(diǎn)采用離散編碼(0或-1),非重疊點(diǎn)采用向量編碼�；诨旌暇幋a,提出了挖掘候選重疊點(diǎn)的方法以及提出了粒子群的學(xué)習(xí)方式來(lái)產(chǎn)生子代。在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上與當(dāng)前的重疊社團(tuán)檢測(cè)算法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,MRMOEA算法可以很好的檢測(cè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的重疊社團(tuán)結(jié)構(gòu)。
[Abstract]:A large number of complex systems exist in the real world , which are usually abstracted as complex networks , such as networks , neural networks , Internet , World Wide Web and social networks .

【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：O157.5;TP18

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