基于自适应Memetic算法的多目标复杂网络社区检测

发布时间：2018-08-26 20:46

【摘要】：针对提高复杂网络社区检测准确度问题,提出了一种自适应Memetic算法的多目标社区检测算法。在全局搜索中利用Logistic函数来设置与全局优化相应的交叉概率和变异概率,并将多目标优化问题转换成同时最小优化kernel K-means和ratio cut这两个目标函数;在局部搜索中利用权重将两个目标函数合并成一个局部优化目标,并采用爬山搜索来寻找个体最优。在虚拟和真实网络实验平台下,与五种基于遗传算法的方法以及Fast Modularity算法相比,结果表明该算法能有效提高社区检测准确度,具有更好的寻优效果。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of community detection in complex networks, an adaptive Memetic algorithm for multi-objective community detection is proposed. In the global search, the Logistic function is used to set the crossover probability and mutation probability corresponding to the global optimization, and the multi-objective optimization problem is transformed into two objective functions, kernel K-means and ratio cut simultaneously. In the local search, the weight is used to combine the two objective functions into a local optimization objective, and mountain climbing search is used to find the individual optimum. Compared with five methods based on genetic algorithm and Fast Modularity algorithm, the result of virtual and real network experiment platform shows that the algorithm can effectively improve the accuracy of community detection and has better optimization effect.
【作者单位】： 南京邮电大学电子科学与工程学院;
【基金】：江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(SJLX15_0377)
【分类号】：O157.5

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本文编号：2206109