论文研究基于自适应Memetic算法的多目标复杂网络社区检测.pdf

针对提高复杂网络社区检测准确度问题，提出了一种自适应Memetic算法的多目标社区检测算法。在全局搜索中利用Logistic函数来设置与全局优化相应的交叉概率和变异概率，并将多目标优化问题转换成同时最小优化kernelK-means和ratiocut这两个目标函数；在局部搜索中利用权重将两个目标函数合并成一个局部优化目标，并采用爬山搜索来寻找个体最优。在虚拟和真实网络实验平台下，与五种基于遗传算法的方法以及FastModularity算法相比，结果表明该算法能有效提高社区检测准确度，具有更好的寻优效果。