【摘 要】
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针对提高复杂网络社区检测准确度问题,提出了一种自适应Memetic算法的多目标社区检测算法。在全局搜索中利用Logistic函数来设置与全局优化相应的交叉概率和变异概率,并将多目标优化问题转换成同时最小优化kernel K-means和ratio cut这两个目标函数;在局部搜索中利用权重将两个目标函数合并成一个局部优化目标,并采用爬山搜索来寻找个体最优。在虚拟和真实网络实验平台下,与五种基于遗传
【基金项目】
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江苏省普通高校研究生科研创新计划项目（SJLX15_0377）
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针对提高复杂网络社区检测准确度问题,提出了一种自适应Memetic算法的多目标社区检测算法。在全局搜索中利用Logistic函数来设置与全局优化相应的交叉概率和变异概率,并将多目标优化问题转换成同时最小优化kernel K-means和ratio cut这两个目标函数;在局部搜索中利用权重将两个目标函数合并成一个局部优化目标,并采用爬山搜索来寻找个体最优。在虚拟和真实网络实验平台下,与五种基于遗传算法的方法以及Fast Modularity算法相比,结果表明该算法能有效提高社区检测准确度,具有更好的
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