计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
11期
3129-3133
,共5页
曹永春%田双亮%邵亚斌%蔡正琦
曹永春%田雙亮%邵亞斌%蔡正琦
조영춘%전쌍량%소아빈%채정기
社区发现%复杂网络%免疫原理%遗传算法%单向交叉
社區髮現%複雜網絡%免疫原理%遺傳算法%單嚮交扠
사구발현%복잡망락%면역원리%유전산법%단향교차
community detection%complex network%immune principle%Genetic Algorithm (GA)%one-way crossing over
针对大部分基于智能优化算法的社区发现方法存在的种群退化、寻优能力不强、计算过程复杂、需要先验知识等问题,提出了一种基于免疫遗传算法(GA)的复杂网络社区发现方法.算法将改进的字符编码和相应的遗传算子相结合,在不需要先验知识的情况下可自动获得最优社区数和社区划分方案；将免疫原理引入遗传算法的选择操作中,保持了群体多样性,改善了遗传算法所固有的退化现象；在初始化种群及交叉和变异算子中利用网络拓扑结构的局部信息,有效缩小了搜索空间,增强了寻优能力.计算机生成网络和真实网络上的仿真实验结果表明算法可自动获取最优社区数和社区划分方案并具有较高的精度,说明算法具有可行性和有效性.
針對大部分基于智能優化算法的社區髮現方法存在的種群退化、尋優能力不彊、計算過程複雜、需要先驗知識等問題,提齣瞭一種基于免疫遺傳算法(GA)的複雜網絡社區髮現方法.算法將改進的字符編碼和相應的遺傳算子相結閤,在不需要先驗知識的情況下可自動穫得最優社區數和社區劃分方案；將免疫原理引入遺傳算法的選擇操作中,保持瞭群體多樣性,改善瞭遺傳算法所固有的退化現象；在初始化種群及交扠和變異算子中利用網絡拓撲結構的跼部信息,有效縮小瞭搜索空間,增彊瞭尋優能力.計算機生成網絡和真實網絡上的倣真實驗結果錶明算法可自動穫取最優社區數和社區劃分方案併具有較高的精度,說明算法具有可行性和有效性.
침대대부분기우지능우화산법적사구발현방법존재적충군퇴화、심우능력불강、계산과정복잡、수요선험지식등문제,제출료일충기우면역유전산법(GA)적복잡망락사구발현방법.산법장개진적자부편마화상응적유전산자상결합,재불수요선험지식적정황하가자동획득최우사구수화사구화분방안；장면역원리인입유전산법적선택조작중,보지료군체다양성,개선료유전산법소고유적퇴화현상；재초시화충군급교차화변이산자중이용망락탁복결구적국부신식,유효축소료수색공간,증강료심우능력.계산궤생성망락화진실망락상적방진실험결과표명산법가자동획취최우사구수화사구화분방안병구유교고적정도,설명산법구유가행성화유효성.
