基于进化算法的符号网络弱结构平衡分析

发布时间：2022-02-05 07:27

　　在现实生活中,各种事物之间的联系都可以抽象为复杂网络。例如社交网络、国际关系网络、电力网络、生物网络等等。一般利用图来表示一个复杂网络,图中的节点表示网络中的一个事物,边代表网络中事物之间的联系。随着研究的深入,研究者渐渐发现事物之间不仅仅有正面联系,还有负面联系。例如社交网络中人与人之间不仅仅有朋友关系,还有敌人关系;生物网络中细胞之间不仅有促进作用还有抑制作用等等。研究者将这样的网络称之为符号网络。在动态演化过程中,符号网络会随着时间的推移慢慢向稳定的结构平衡发展。基于结构平衡定理的符号网络结构平衡分析是一个很重要的研究方向,对于理解网络全局结构特点有很重要的意义。然而对于真实的符号网络来说,强结构平衡定理的要求太过苛刻,几乎没有网络可以达到强结构平衡状态。基于此,本文利用弱结构平衡定理来求解网络的结构平衡性。众所周知,求解符号网络的结构平衡性质是一个NP难问题,我们无法直接求解。因此本文选用进化算法来求解问题。基于目前的研究现状,本文主要做了以下研究工作:1.提出弱结构平衡定理的能量函数。能量函数的最小值就是网络的弱不平衡度。本文在结构平衡定理的能量函数基础上,加入克罗内克函数,... 

【文章来源】：山西财经大学山西省

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

符号网络实例

子集内部都是正边，子集之间都是负边。结构平衡定理是弱结构平衡中 k为 2 的特殊情况。因此产生了一个新的概念——K-平衡网络。K-平衡网络的结构如图2.3所示。图 2.3 弱结构平衡网络2.3 符号网络结构平衡常见算法根据结构平衡定理和弱结构平衡定理，目前在符号网络平衡性研究领域中，有如下几种算法。2.3.1 HRT-SB 算法HRT-SB 算法是 Facchetti[16]等人提出的。该算法从结构平衡定理出发，利用基

种群里每一个个体都对应搜索空间中的一叉和变异等，使得种群逐步进化到好的搜有较高的概率被保存起来，而较差的个体到全局最优解。进化算法虽然采用的是随时搜索多个解空间，具有很好的并行性，越多的关注。一种方法，它包含了遗传算法、遗传规划因为良好的进化思想，进化算法被广泛应算法中无论哪一种算法都是从一组初始解近最优解。从数学角度来看，进化算法实法。具体流程如图 2.4 所示。在此过程中特性来规定具体的操作流程。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于文化算法的符号网络全局不平衡度计算[J]. 赵晓晖,刘方爱.  计算机应用. 2016(12)
[2]利用改进遗传算法进行复杂网络社团发现[J]. 邓琨,张健沛,杨静.  哈尔滨工程大学学报. 2013(11)
[3]符号网络研究综述[J]. 程苏琦,沈华伟,张国清,程学旗.  软件学报. 2014(01)
[4]一种整数编码的改进遗传算法[J]. 廖美英,郭荷清,张勇军.  计算机工程与应用. 2003(01)

博士论文
[1]基于群体智能优化的大数据复杂网络结构分析[D]. 蔡清.西安电子科技大学 2015

硕士论文
[1]基于进化算法的符号网络结构平衡分析[D]. 孙一翔.西安电子科技大学 2014



本文编号：3614824