【摘 要】
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提出了一种基于多种群遗传算法的复杂网络社区结构发现新算法,该算法无须预先知道社区内节点的数量以及任何门限值,同时引入并行遗传算法的思想,进一步提高了算法的运行效率
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提出了一种基于多种群遗传算法的复杂网络社区结构发现新算法,该算法无须预先知道社区内节点的数量以及任何门限值,同时引入并行遗传算法的思想,进一步提高了算法的运行效率。实验结果表明,与传统算法相比,在无先验信息的条件下,使用该算法对不同规模的网络图Zachary和Dophins网络结构进行验证时,能够以较低的时间复杂度、高效并准确地完成对网络社区的有效划分。
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