基于改进灰狼优化的复杂网络重要节点识别算法

摘要：

近年来,如何识别影响力最大的重要节点已成为网络科学最前沿的热点方向.将复杂网络节点影响力最大化问题表述为一个优化问题,其成本函数表示为节点影响力及其间的距离,使用Shannon熵对节点影响力进行度量,并利用一种改进灰狼优化算法来解决此问题.最后,使用真实复杂网络数据集进行数值计算.结果表明,与现有算法相比,所提算法精度更高,且计算效率较高.

关键词：改进灰狼优化、复杂网络、重要节点识别、影响力最大化

所属期刊栏目：42

分类号：TP181;TP391(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;浙江省哲学社会科学重大课题基金资助项目

在线出版日期：2021-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：72-83