【摘 要】
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将复杂网络社区检测转换为优化问题,并将拓展模块度密度作为目标函数,可从多种分辨率分析网络。基于社区检测的NP(non-deterministic polynomial)特点,提出了一种结合拉马克
【机 构】
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浙江旅游职业学院,天津工业大学计算机科学与软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1504613)
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将复杂网络社区检测转换为优化问题,并将拓展模块度密度作为目标函数,可从多种分辨率分析网络。基于社区检测的NP(non-deterministic polynomial)特点,提出了一种结合拉马克学习机制的进化算法,该算法有效利用了进化算法全局优化和拉马克学习局部搜索的优势。设计了适合问题求解的各种进化算子,比如采用直接编码方式,种群初始化中加入启发式信息、双向交叉、单点变异、拉马克学习等。结果表明,本算法可有效解决复杂网络社区检测问题,且结果更加准确。
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