简谈算法基于多目标免疫算法动态网络社区检测

摘要3-4

Abstract4-8

第一章 绪论8-12

1.1 探讨背景8

1.2 探讨作用8-9

1.3 国内外探讨近况9-10

1.4 本论文主要工作10-11

1.5 本论文的结构安排11-12

第二章 社会网络相关论述12-26

2.1 社会网络12-15

2.1.1 社团结构的定义12-13

2.1.2 社会网络的表示13

2.1.3 现有的静态社区检测算法13-15

2.2 基于遗传算法的社区检测15-21

2.2.1 遗传算法15-17

2.2.2 目标函数17-19

2.2.3 基于遗传算法的社区检测算法19-21

2.3 动态社会网络21-25

2.3.1 动态社会网络的特性及有着的不足21-22

2.3.2 演化聚类22-23

2.3.3 现有的动态社区检测算法23-25

2.4 本章小结25-26

第三章 基于非支配邻域免疫算法的动态网络社区检测26-44

3.1 多目标优化算法26-29

3.1.1 多目标优化不足的数学描述26-27

3.1.2 主要的进化多目标优化算法27-29

3.2 非支配邻域免疫算法29-30

3.3 基于多目标演化聚类的动态社区检测算法30-33

3.4 基于非支配邻域免疫算法的动态社区检测算法33-36

3.4.1 目标函数33

3.4.2 算法流程33-34

3.4.3 编码方式与种群初始化34-35

3.4.4 比例克隆35

3.4.5 交叉与变异35-36

3.4.6 最优解选择36

3.5 实验与浅析36-43

3.5.1 试验设置37

3.5.2 合成网络数据集37-39

3.5.3 真实网络数据集39-43

3.6 本章小结43-44

第四章 基于拉马克免疫算法的动态网络社区检测44-56

4.1 局部搜索算法44-45

4.2 算法流程45-47

4.3 局部搜索对策47-48

4.4 实验与浅析48-54

4.4.1 试验设置48

4.4.2 合成网络数据集48-51

4.4.3 真实网络数据集51-54

4.5 本章小结54-56

第五章 基于多目标密母算法的动态网络社区检测56-68

5.1 算法流程56-57

5.2 主要操作步骤57-61

5.2.1 编码方式与种群初始化57-58

5.2.2 交叉与变异58-59

5.2.3 局部搜索历程59-60

5.2.4 最优解选择60-61

5.3 实验与浅析61-67

5.3.1 试验设置61

5.3.2 合成网络数据集61-64

5.3.3 真实网络数据集64-67

5.4 本章小结67-68

第六章 总结与展望68-70

致谢70-72