【摘 要】
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文中研究复杂网络社区检测机制,提出了一种基于Memetic算法的多目标社区检测算法。为了提高种群多样性、减少搜索空间和提高算法效率,算法采用标签启发式快速传播的初始化策
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61003237,61401225）, 江苏省自然科学基金（BK20140894）
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文中研究复杂网络社区检测机制,提出了一种基于Memetic算法的多目标社区检测算法。为了提高种群多样性、减少搜索空间和提高算法效率,算法采用标签启发式快速传播的初始化策略,混合交叉,在每个社区中选择一个节点变异等优化两个目标函数,即Improved Ratio Association（IRA）和Ratio Cut（RC）,将多目标优化问题转化成同时最小优化这两个目标函数;在局部搜索中利用权重和将两个目标函数构成一个局部优化目标并采用爬山搜索来寻找个体最优。针对计算机合成网络与两个经典真实网络的实验结果表明
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