基于进化计算的符号网络结构平衡研究

发布时间：2017-10-14 10:18

  本文关键词：基于进化计算的符号网络结构平衡研究

  更多相关文章： 符号网络 结构平衡 多目标优化 进化算法 粒子群算法

【摘要】：结构平衡理论是符号网络领域中最基础的理论,它是研究符号网络其它特性的基石。结构平衡理论最初是由Heider等人基于社会心理学理论提出来的,它把人们之间的关系分为正关系和负关系两种类型,并分析其动态演化的规律。之后,又由Cartwright等人基于图理论的知识把网络平衡的研究映射到三角形中,来研究网络的局部平衡性质。由于其研究的实际意义和应用价值,符号网络结构平衡理论的研究吸引了很多学者的注意。目前,这些研究取得了显著的成果,让我们更清晰的认识到网络结构平衡研究的意义和实际应用价值。但传统的符号网络结构平衡的研究尚存在一些局限性。局限性和缺陷主要表现在两个方面,一是算法,另一方面是模型。有些算法的复杂度太高,没有实际应用价值。模型方面,大部分是单目标模型,通过设计算法,每次优化,往往只能得到一种网络结构,而网络是动态发展变化的,在发展的过程中往往会产生多种结构,只得到一种结构,显然是不合理的。本文针对这些局限性和不足,提出了新的算法,设计了新的模型来研究符号网络的结构平衡性质。本文所做工作的创新点如下:(1)因为传统方法的局限性,针对网络结构平衡问题,我们提出了一种新的方法,基于粒子群算法和决策模型(PSOADM)的方法,来解决网络结构平衡中遇到的一些问题。该方法包含两大步,第一步使用本文提出的算法MODPSO-II优化SRA-SRC模型,得到多种网络结构,第二步设计决策模型,从第一步得到的多种网络结构中筛选出最终的网络结构。这个方法主要有三个创新点,第一,基于多目标模型来解决网络结构平衡问题;第二,结构平衡问题是一个NP难问题,本文使用进化计算方法,基于离散粒子群的多目标优化(MODPSO-II)来解决网络结构平衡问题;第三,PSOADM方法的第一步为决策者提供了多种网络结构,第二步我们重新设计了选择模型。(2)传统的解决符号网络结构平衡的模型,要么计算复杂度、空间复杂度很高,要么只能得到网络的一种结构模型,这严重违背了网络的动态发展变化的特性,而且往往只能把网络结构分为两部分,存在极其严重的极化现象。虽然PSOADM方法中第一步优化的模型也是多目标模型,为我们提供了多种网络结构,但是PSOADM方法中第一步所采用的的模型是针对社区检测的定义设计的模型,没有严格按照结构平衡理论设计模型,导致网络的有些很重要的结构无法检测到。基于符号网络结构平衡的基本理论,我们同时考虑类内类间边的关系,提出了一种基于类内负边尽可能少,类间正边尽可能少思想的模型。因为当类内只存在正边,类间只存在负边时,网络结构就呈现出一种平衡的状态,所以,通过同时考虑类内和类间边的关系,来解决网络结构平衡的问题。另外,我们提出的模型是多目标模型,并使用算法MODPSO-II来优化该模型,为决策者提供更多的选择。
【关键词】：符号网络 结构平衡 多目标优化 进化算法 粒子群算法
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O157.5
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 符号对照表11-12
• 缩略语对照表12-15
• 第一章 绪论15-23
• 1.1 引言15
• 1.2 符号网络的表示方法15-16
• 1.3 网络特性16-19
• 1.3.1 简单网络模型17
• 1.3.2 随机网络模型17
• 1.3.3 小世界网络模型17-18
• 1.3.4 无尺度网络模型18
• 1.3.5 结构平衡网络模型18-19
• 1.4 符号网络结构平衡的研究现状及意义19-21
• 1.5 本文的结构框架21-23
• 第二章 多目标进化理论及几种常见的符号网络结构平衡研究算法23-29
• 2.1 多目标进化算法23-26
• 2.1.1 进化算法23
• 2.1.2 多目标优化23-24
• 2.1.3 几种常见的多目标进化算法24-26
• 2.2 符号网络结构平衡的常见算法26-28
• 2.2.1 平衡度27
• 2.2.2 平衡三角形比率27-28
• 2.2.3 代价函数28
• 2.2.4 能量函数28
• 2.3 本章小结28-29
• 第三章 基于进化算法和决策模型的符号网络结构平衡29-43
• 3.1 粒子群优化算法简介29-30
• 3.2 传统方法的局限性30
• 3.3 符号网络结构平衡的重要性30
• 3.4 基于离散粒子群算法的多目标优化30-33
• 3.4.1 算法框架31-32
• 3.4.2 模型选择32-33
• 3.5 实验分析33-41
• 3.5.1 符号网络数据33-34
• 3.5.2 实验分析34-36
• 3.5.3 算法对比36-39
• 3.5.4 算法复杂度分析39-40
• 3.5.5 结构平衡实验40
• 3.5.6 参数讨论40-41
• 3.6 本章小结41-43
• 第四章 基于类内类间正负边模型的符号网络结构平衡43-59
• 4.1 模型分析43-46
• 4.1.1 单目标模型（SOM）43-44
• 4.1.2 多目标模型（MOM）44-46
• 4.2 算法框架46-47
• 4.3 评价指标47
• 4.4 算法参数和网络测试数据介绍47-48
• 4.5 算法有效性的验证48-49
• 4.6 模型分析49-53
• 4.7 算法分析53-57
• 4.8 本章小结57-59
• 第五章 总结与展望59-61
• 5.1 研究总结59
• 5.2 研究展望59-61
• 参考文献61-65
• 致谢65-67
• 作者简介67-68

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本文编号：1030513