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復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)下的多目標(biāo)五行環(huán)優(yōu)化算法

2021-05-17 | pdf | 2.50 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  社區(qū)結(jié)構(gòu)作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的重要特性,對(duì)理解網(wǎng)絡(luò)的功能和結(jié)構(gòu)具有重要意義。為了解決復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,提出了一種多目標(biāo)五行環(huán)優(yōu)化算法( Multi-objective Five-elements Cycle Optimization, MOFECO)。首先,將社區(qū)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題建模為多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,選取反比率關(guān)聯(lián)( Inverse ratio Association,RA)和比例縮減( Ratio cut,RC)這兩個(gè)互相對(duì)立的目標(biāo)作為目標(biāo)函數(shù);然后,基于五行環(huán)模型( Five-elements Cycle Model,F(xiàn)ECM),通過(guò)局部最優(yōu)解和全局最優(yōu)解實(shí)現(xiàn)元素的更新,并引入交叉和變異算子對(duì)更新策略進(jìn)行改進(jìn);最后,使用快速非支配排序的方法獲得 Pareto最優(yōu)社區(qū)劃分集合,有助于揭示復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)。在人工合成網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),與單目標(biāo)算法( Ga-net, Meme-net)以及多目標(biāo)算法(MOGA-Net,MOCD,MOEA/DNet, DMOPSO,DM-MOEA/D, MOCD-ACO)進(jìn)行對(duì)比得出, MOFECO算法彌補(bǔ)了傳統(tǒng)單目標(biāo)優(yōu)化社區(qū)結(jié)構(gòu)劃分單一的缺陷,在社區(qū)發(fā)現(xiàn)的準(zhǔn)確度上有所提高。

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