多目标五行环优化算法在复杂网络社区发现中的应用

"复杂网络社区发现下的多目标五行环优化算法" 本文提出了一种名为多目标五行环优化算法（MOFECO）的新方法，旨在解决复杂网络中的社区发现问题。社区结构是复杂网络研究的核心，它对于理解网络功能和结构至关重要。MOFECO算法采用了多目标优化的视角，将社区发现视为一个寻求平衡不同目标的问题。在这个过程中，选择了反比率关联（IRA）和比例缩减（RC）两个目标函数，它们分别代表了社区内部连接紧密度和社区间边界清晰度，形成对立的优化指标。 算法的设计基于五行环模型（FECM），该模型利用局部和全局最优解来更新网络中的元素，同时结合交叉和变异算子来改进更新策略，以模拟自然进化过程中的适应性和多样性。通过快速非支配排序，MOFECO能够找到一组Pareto最优的社区划分，这些划分反映了复杂网络的多层次结构。 实验部分，MOFECO在人造网络和真实社会网络上进行了测试，并与其他单目标算法（如Ga-net，Meme-net）以及多目标算法（如MOGA-Net，MOCD，MOEA/DNet，DMOPSO，DM-MOEA/D，MOCD-ACO）进行了对比。结果显示，MOFECO算法有效地弥补了单目标优化算法可能导致的社区结构划分单一的局限性，提高了社区发现的准确性。 通过这种多目标优化方法，MOFECO不仅考虑了社区发现的多个方面，而且能够揭示网络中可能存在的复杂层次和相互关系。这为复杂网络分析提供了更全面、更细致的视角，有助于深入理解和预测网络的行为。因此，MOFECO算法对于复杂网络研究领域具有重要的理论价值和实际应用前景。