利用改进遗传算法进行复杂网络社团发现

遗传 框架 的复杂 网络社 团发现新方法． 其通过一次迭代标签传播方法进行种群初始化 ， 针对字符 串表 示法交叉 困难 的特
点提出了统一标签交叉策略 ， 并 采用有指 向性 的变异策 略解决遗传算法 随机变异 的缺 陷问题． 实验结果表 明 ： 对典 型的 人工 生成 网络结构 和真实 网络结构 ， 该方法能够较准确地发 现社 团结构 ； 与经典算法进行 比较 ， 该 方法具有较 高 的社 团
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第３ ４卷第 １ １ 期
２ ０ １ ３年 １ １ 月
哈
尔
滨
工
程
大
学
学
报
Ｖｏ １ ． ３ ４ Ｎ ｏ ． １ １ Ｎ Ｏ Ｖ ． ２ ０ １ ３
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利 用 改进 遗 传 算 法 进行 复 杂 网络社 团发 现
邓琨 ， 张健沛 ， 杨静
（ 哈 尔滨工程 大学 计算机科 学与技 术学院 ， 黑龙江 哈 尔滨 １ ５ ０ ０ ０ １ ）
摘
要： 针对使用遗传算法进行 复杂网络社 团发现 时， 存 在较强随机性 以及 容易 陷入局 部最优解 的缺 陷 ， 提 出一种基 于
中图分类号 ： 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ６ ． ７ ４３ ０ （ ２ ０ １ ３ ） １ １ － １ ４ ３ ８ — ０ ７
Ｃｏ ｍｍ ｕ ｎ ｉ ｔ ｙ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ
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发现精度且 收敛速度较快． 关键词 ： 复杂 网络 ； 社 团发现 ； 遗传算法 ； 统一标签交叉策略 ； 指 向性变异策略
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ６ — ７ ０ ４ ３ ． ２ ０ １ ３ ０ ３ ０ ０ ５
网络 出版 地 址 ： ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． ｎ ｅ ｔ ／ ｋ ｃ ｍ ｓ ／ ｄ ｅ ｔ ａ ｉ ｌ ／ ２ ３ ． １ ３ ９ ０ ． Ｕ ． ２ ０ １ ３ １ １ １ ２ ． ０ ８ ４ １ ． ０ １ ２ ． ｈ ｔ ｍ ｌ
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