现时中很多系统都可以用复杂网络来描述，而系统中具有共性的事物可以重叠社区来展现，所以对复杂网络重叠社区的研究不仅有利于探寻各个复杂系统中组成成员的关系，而且能够更加真实的反映现实系统，因此发现重叠社区对研究真实网络拓扑结构有重要的指导意义。　　本文针对复杂网络重叠社区结构进行了以下的工作:　　(1)本文首先介绍了复杂网络重叠社区结构发现的研究现状;　　(2)其次本文对求解复杂网络重叠社区问题所承载的算法——单亲遗传算法，进行简要介绍;　　(3)对复杂网络重叠社区结构的发现算法进行介绍并作简要探讨;　　(4)建立新的模块度函数，将其作为对重叠社区的评价标准，从全局角度出发，基于单亲遗传算法进行讨论。　　针对重叠社区的特点，本文设计了模块度函数EQF，它一方面采纳了EQ的精华，从全局角度量化分析复杂网络;另一方面创建F(vi）函数，在局部上让节点（包括重叠结点）满足最弱社区定义，这样的双重约束使得划分更接近实际网络的结构.