基于免疫遗传算法的复杂网络社区发现

摘要：

针对大部分基于智能优化算法的社区发现方法存在的种群退化、寻优能力不强、计算过程复杂、需要先验知识等问题,提出了一种基于免疫遗传算法(GA)的复杂网络社区发现方法.算法将改进的字符编码和相应的遗传算子相结合,在不需要先验知识的情况下可自动获得最优社区数和社区划分方案；将免疫原理引入遗传算法的选择操作中,保持了群体多样性,改善了遗传算法所固有的退化现象；在初始化种群及交叉和变异算子中利用网络拓扑结构的局部信息,有效缩小了搜索空间,增强了寻优能力.计算机生成网络和真实网络上的仿真实验结果表明算法可自动获取最优社区数和社区划分方案并具有较高的精度,说明算法具有可行性和有效性.

关键词：社区发现、复杂网络、免疫原理、遗传算法、单向交叉

所属期刊栏目：33

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目11161041;2012年度国家民委科研项目基金;中央高校基本科研项目基金资助项目31920130009,zyz2012081

在线出版日期：2013-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3129-3133