计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2015年
z1期
57-60
,共4页
复杂网络%社区检测%模块度密度函数%粒子群算法%单目标
複雜網絡%社區檢測%模塊度密度函數%粒子群算法%單目標
복잡망락%사구검측%모괴도밀도함수%입자군산법%단목표
Complex networks%Community detection%Modularity density function%PSO algorithm%Single objective
在将复杂网络的社区结构检测问题建模为单目标优化问题时,采用粒子群算法进行优化.传统粒子群算法用来解决连续优化问题,而社区结构检测问题则是一种基于图的离散优化问题.应用了新的编码策略和粒子更新策略解决这一问题,在更新策略中引入了基于近邻更新的方式,保证了在一定程度上遵循邻域信息引导粒子更新,以符合真实复杂网络的特性.另外,采用拓展的模块度密度函数进行优化,以解决传统模块度密度函数的分辨率限制问题,保证能在不同分辨率发现复杂网络的社区结构.实验结果证明,本算法是有效的,能够检测出不同分辨率下的社区结构.
在將複雜網絡的社區結構檢測問題建模為單目標優化問題時,採用粒子群算法進行優化.傳統粒子群算法用來解決連續優化問題,而社區結構檢測問題則是一種基于圖的離散優化問題.應用瞭新的編碼策略和粒子更新策略解決這一問題,在更新策略中引入瞭基于近鄰更新的方式,保證瞭在一定程度上遵循鄰域信息引導粒子更新,以符閤真實複雜網絡的特性.另外,採用拓展的模塊度密度函數進行優化,以解決傳統模塊度密度函數的分辨率限製問題,保證能在不同分辨率髮現複雜網絡的社區結構.實驗結果證明,本算法是有效的,能夠檢測齣不同分辨率下的社區結構.
재장복잡망락적사구결구검측문제건모위단목표우화문제시,채용입자군산법진행우화.전통입자군산법용래해결련속우화문제,이사구결구검측문제칙시일충기우도적리산우화문제.응용료신적편마책략화입자경신책략해결저일문제,재경신책략중인입료기우근린경신적방식,보증료재일정정도상준순린역신식인도입자경신,이부합진실복잡망락적특성.령외,채용탁전적모괴도밀도함수진행우화,이해결전통모괴도밀도함수적분변솔한제문제,보증능재불동분변솔발현복잡망락적사구결구.실험결과증명,본산법시유효적,능구검측출불동분변솔하적사구결구.
