自适应Memetic算法在多目标复杂网络社区检测中的应用

"论文研究-基于自适应Memetic算法的多目标复杂网络社区检测.pdf" 本文主要探讨了如何提升复杂网络社区检测的准确性，提出了一个创新性的自适应Memetic算法，用于解决多目标社区检测问题。复杂网络社区检测是网络分析中的一个重要课题，它旨在识别网络中具有紧密内部连接和稀疏外部连接的结构单元，这些单元通常被称为社区或模块。 Memetic算法是一种结合全局和局部搜索策略的进化算法，源自进化计算领域。在本文中，算法的自适应特性体现在通过Logistic函数动态调整交叉概率和变异概率，以适应全局优化过程。这种调整机制可以根据算法运行状态来优化搜索性能，避免过早收敛或陷入局部最优。 多目标优化问题被转化为同时最小化两个目标函数：kernel K-means和ratio cut。kernel K-means是一种改进的聚类方法，通过考虑节点之间的相似性来划分社区，而ratio cut则衡量分割网络后的社区内部连接强度与社区间连接强度的比值，旨在最小化这个比率以获得更清晰的社区结构。 在局部搜索阶段，算法通过权重融合两个目标函数，形成一个单一的局部优化目标。这一策略使得算法能够在局部搜索中更有效地探索解空间，采用爬山搜索策略寻找个体最优解，从而在保持社区结构的同时优化社区边界。 实验部分，该算法在虚拟和真实网络数据集上进行了测试，与五种基于遗传算法的方法以及Fast Modularity算法进行了对比。实验结果显示，自适应Memetic算法在社区检测的准确性和优化效果方面表现出显著优势，能够更有效地发现网络中的社区结构。 此项研究的贡献在于提供了一个有效且自适应的社区检测工具，对于理解和分析复杂网络的结构特性具有重要意义，特别是在社交网络、生物网络、信息网络等领域的应用。同时，提出的算法也为多目标优化问题的解决提供了新的思路。 关键词：复杂网络，社区检测，多目标，Memetic算法，自适应 中图分类号：TP393 文献标志码：A 文章编号：1001-3695（2017）03-0858-04 doi：10.3969/j.issn.1001-3695.2017.03.051 这项工作由江苏省普通高校研究生科研创新计划项目（SJLX15_0377）支持，作者姚莹和周井泉分别在复杂网络的社区检测和通信网络的信息管理与控制方面有深入研究。