基于粒子群優(yōu)化算法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn).pdf

1、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在如今的社會(huì)中無(wú)處不在，每個(gè)人時(shí)時(shí)刻刻都處在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)之中，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)是對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息的高度詮釋，近年來(lái)成為一大熱門研究領(lǐng)域。粒子群優(yōu)化算法(PSO)是上世紀(jì)末提出的一種群體智能優(yōu)化算法，其思想來(lái)源于鳥(niǎo)群協(xié)作捕食的過(guò)程。本文對(duì)如何將PSO應(yīng)用于社區(qū)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域進(jìn)行了探索，對(duì)不同形式的PSO的應(yīng)用策略進(jìn)行嘗試和分析，并針對(duì)原有PSO應(yīng)用到社區(qū)發(fā)現(xiàn)方面的不足制定改進(jìn)方案。同時(shí)，引入云計(jì)算來(lái)研究網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大的時(shí)候，如何通過(guò)PSO來(lái)進(jìn)行社

2、區(qū)發(fā)現(xiàn)。
　　論文的主要工作包括以下幾個(gè)部分:1）針對(duì)原有粒子群算法應(yīng)用到社區(qū)發(fā)現(xiàn)方面容易早熟的問(wèn)題，提出了一種基于速度概率和輪盤賭策略的二進(jìn)制粒子群算法VP-bPSO，來(lái)克服算法早熟問(wèn)題。2）針對(duì)VP-bPSO在初始化盲目和選擇尋優(yōu)方向上的不足，提出一個(gè)將VP-bPSO算法和Fast Unfolding算法結(jié)合的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法FU-VP-bPSO，通過(guò)引入粒子群精英群體和普通群體的概念，用遺傳算法中的變異思想生成精英群體，用Fas

3、t Unfolding算法來(lái)指導(dǎo)算法初始化和尋優(yōu)方向，提升了算法的性能。3）針對(duì)重疊社區(qū)劃分問(wèn)題，對(duì)VP-bPSO進(jìn)行了進(jìn)一步的改進(jìn)，使算法在位置更新階段進(jìn)行多次輪盤賭選擇，并借助擴(kuò)展模塊度來(lái)解決重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)的評(píng)價(jià)問(wèn)題。4）針對(duì)VP-bPSO的大規(guī)模并行化問(wèn)題，設(shè)計(jì)了基于MapReduce的并行VP-bPSO算法，主要是通過(guò)引入子粒子群的概念，在Hadoop平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了子粒子群的并行運(yùn)算，并在子粒子群內(nèi)部實(shí)現(xiàn)局部最優(yōu)解的更新，加快了整個(gè)