【摘 要】
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近年来,如何识别影响力最大的重要节点已成为网络科学最前沿的热点方向。将复杂网络节点影响力最大化问题表述为一个优化问题,其成本函数表示为节点影响力及其间的距离,使用Shannon熵对节点影响力进行度量,并利用一种改进灰狼优化算法来解决此问题。最后,使用真实复杂网络数据集进行数值计算。结果表明,与现有算法相比,所提算法精度更高,且计算效率较高。
【机 构】
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浙江工业大学管理学院,浙江工业大学中国中小企业研究院,中国标准化研究院高新技术标准化研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.71571162,No.71772164),浙江省哲学社会科学重大课题基金资助项目(No.20YSXK02ZD)。
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近年来,如何识别影响力最大的重要节点已成为网络科学最前沿的热点方向。将复杂网络节点影响力最大化问题表述为一个优化问题,其成本函数表示为节点影响力及其间的距离,使用Shannon熵对节点影响力进行度量,并利用一种改进灰狼优化算法来解决此问题。最后,使用真实复杂网络数据集进行数值计算。结果表明,与现有算法相比,所提算法精度更高,且计算效率较高。
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