基于多目标自适应Memetic算法的复杂网络社区检测

来源：江苏大学学报·自然科学版杂志2020年第3期北京时间：

作者：梁世娇,柴争义

单位：天津工业大学 计算机科学与技术学院, 天津 300387

摘要：针对提高复杂网络社区检测精准度的问题，提出一种基于自适应Memetic算法的多目标复杂网络社区检测算法.在基于Randomwalker初始化策略的基础上，将Logistic函数与适应度函数相结合，引入动态自适应策略调整交叉和变异概率，挖掘网络拓扑结构的同时提高社区检测精度.将多目标优化转化为同时最小优化连接度(MRA)和分割度(RC)2个函数，在局部搜索中，利用加权和的方法将2个目标函数构成1个局部优化目标，并采用爬山算法寻找个体最优.在人工和真实数据集上对算法进行验证，结果表明：该算法能有效提高社区检测精准度，具有较好的寻优效果.

关键词：复杂网络, Memetic算法, 动态自适应, 多目标优化, 社区检测

基金资助：国家自然科学基金资助项目(U1504613)