利用改进遗传算法进行复杂网络社团发现

合集下载

遗传算法在社交网络优化中的应用案例

遗传算法在社交网络优化中的应用案例社交网络已经成为现代人生活中不可或缺的一部分。

然而，随着用户数量的不断增加和信息流量的急剧增长，如何优化社交网络的效率和用户体验成为了一个重要的问题。

在这个问题上，遗传算法展现出了巨大的潜力。

本文将介绍遗传算法在社交网络优化中的应用案例，并探讨其优势和挑战。

一、社交网络中的优化问题社交网络中存在着许多优化问题，如推荐算法、信息传播、社交关系分析等。

这些问题的复杂性主要体现在两个方面：一是用户数量庞大，二是用户行为和需求多样化。

因此，如何高效地解决这些问题成为了一个具有挑战性的任务。

二、遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。

它通过模拟遗传、变异和选择等过程来搜索最优解。

遗传算法的基本原理是：首先，随机生成一组初始解作为种群；然后，通过交叉和变异等操作产生新的解，并通过适应度评估函数对解进行评估；最后，根据适应度值选择优秀的解作为下一代的种群，并重复上述过程直到满足停止条件。

三、推荐算法优化推荐算法是社交网络中的一个重要问题。

传统的推荐算法主要基于用户的历史行为和兴趣来进行推荐，但是这种方法存在着信息过载和用户兴趣漂移等问题。

遗传算法可以通过优化推荐算法的参数和模型来提高推荐的准确性和个性化程度。

例如，可以利用遗传算法对推荐算法的权重进行优化，以提高推荐结果的准确性和用户满意度。

四、信息传播优化信息传播是社交网络中的另一个重要问题。

在社交网络中，信息的传播速度和范围对于信息的有效传播至关重要。

遗传算法可以通过优化信息传播路径和策略来提高信息的传播效率。

例如，可以利用遗传算法来确定最佳的传播路径，以使信息能够迅速传播到最大数量的用户。

五、社交关系分析优化社交关系分析是研究社交网络中用户之间关系的一个重要问题。

传统的社交关系分析方法主要基于图论和统计学方法，但是这种方法存在着计算复杂度高和准确性低的问题。

遗传算法可以通过优化社交关系分析的模型和算法来提高准确性和效率。

一种基于改进遗传算法的神经网络优化算法研究

一种基于改进遗传算法的神经网络优化算法研究一、本文概述随着技术的快速发展，神经网络作为其中的一种重要工具，已广泛应用于各种领域，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。

然而，神经网络的性能往往受到其参数优化的影响，因此如何有效地优化神经网络参数成为了当前研究的热点。

遗传算法作为一种优化搜索算法，因其全局搜索能力强、易于与其他算法结合等优点，被广泛应用于参数优化问题。

本文旨在研究一种基于改进遗传算法的神经网络优化算法，旨在提高神经网络的性能，为神经网络的应用提供更好的参数优化方法。

本文首先介绍了神经网络和遗传算法的基本原理和应用现状，然后详细阐述了改进遗传算法的设计和实现过程，包括算法的编码方式、初始种群生成、适应度函数设计、遗传操作等关键步骤。

在此基础上，我们将改进遗传算法应用于神经网络的参数优化，通过对比实验验证了改进遗传算法在神经网络优化中的有效性和优越性。

我们对全文进行了总结，指出了研究中存在的不足和未来的研究方向。

本文的研究成果不仅有助于提升神经网络的性能，还可以为其他优化问题提供新的解决方案。

本文的研究方法和思路也可以为其他研究者提供有益的参考和借鉴。

二、神经网络与遗传算法概述神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过调整网络中的权重和偏置来逼近复杂的非线性函数。

神经网络具有很强的自适应性，能够学习和识别各种模式，因此在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

然而，神经网络的训练过程往往涉及到大量的参数优化问题，如何高效地找到最优解成为了一个重要的研究问题。

遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化搜索算法。

它通过模拟生物进化过程中的选择、交叉、变异等操作，在解空间中寻找最优解。

遗传算法具有全局搜索能力强、易于并行处理等特点，因此在很多优化问题中得到了广泛的应用。

然而，遗传算法也存在着搜索速度慢、容易陷入局部最优解等问题。

为了克服神经网络和遗传算法各自的缺点，研究人员开始探索将两者结合起来的方法。

遗传算法在复杂网络优化问题中的应用

遗传算法在复杂网络优化问题中的应用随着数字化时代的到来，人们对信息技术的需求不断增长。

复杂网络作为一种重要的信息传输工具，在社交媒体、电子商务和智能交通等领域中得到了广泛的应用。

然而，由于网络节点众多、连接关系复杂，复杂网络的优化问题变得格外困难。

为了解决这一问题，研究者们开始将遗传算法引入到复杂网络的优化中。

本文将探讨遗传算法在复杂网络优化问题中的应用。

一、遗传算法的基本原理遗传算法是模拟达尔文进化理论的一种优化算法。

它通过模拟自然界的演化过程，逐步搜索最优解。

遗传算法主要由遗传编码、适应度评价、选择、交叉和变异五个操作组成。

1. 遗传编码在遗传算法中，问题的解被编码为染色体（Chromosome）。

染色体是由一系列基因（Gene）组成的。

基因通常采用二进制编码，但也可以使用其他编码方式。

2. 适应度评价适应度评价是根据目标函数对染色体进行评估，以确定其性能和适应度。

适应度值越高，表示染色体越适应问题。

3. 选择选择阶段根据染色体的适应度值，选择优质的染色体作为下一代的父代。

常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。

4. 交叉交叉操作是为了产生新的染色体，通过两个父代染色体的基因交换以产生子代。

交叉的方式有单点交叉、多点交叉等。

5. 变异变异操作是为了增加算法的随机性，通过改变染色体中的基因值，引入新的解决方案。

变异操作可以防止算法陷入局部最优解。

二、遗传算法在复杂网络优化问题中的应用1. 网络布局优化网络布局是指在给定的条件下，将网络节点以最佳方式布置在平面或空间中的问题。

在复杂网络中，节点之间的距离、连接强度等都会影响网络的性能。

通过遗传算法优化网络布局，可以使得网络的传输效率更高、抗干扰能力更强。

2. 路由优化在复杂网络中，路由优化是指确定信息从源节点到目标节点的最佳路径。

遗传算法可以通过遍历不同的路径组合，选择最优的路径来解决复杂网络中的路由问题。

这种方法相比传统的路由算法更具鲁棒性和可扩展性。

遗传算法优化模块度的二分网络社团检测方法

网络，研究二分网络可以了解和解释网络的内部特征，掌握节点之间的规律，同时可以应用于实际。例如：通过分析一个人出现的地点，可以掌握该人的活
动规律；分析一种犯罪的特征，可以挖掘出该类案件
的犯罪群体等。因此，研究二分网络不仅具有重要
法的难点；（２）非映射法由于检测模型不够准确和需要额外初始输入，使得检测结果局部最优，如何找
二分网络是具有两种节点类型的网络，节点关
系仅存在于不同类型节点之间，同类型节点之间不存在联系，如：科学家一论文、人员一位置等网络都是
提出了直接检测法，即直接使用二分网络模型进行检测，如：Ｇｕｉｍｅｒａ等人提出了二分模块度，设计出对应的检测方法，但是该方法只能每次检测一种类
复杂网络是一种具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或者全部性质的网络。简而
的理论意义，更具有广泛的现实意义，成为学者研究
度矩阵，根据矩阵初始化染色体，通过遗传操作得到
局部最大值以及对应的社团划分结果。
基金项目社会安全基础工作对象信息采集与提取技术研究（２０１３ＢＡＫ０２Ｂ０１）。作者简介卜振兴（１９８２一），男，山东济宁人，博士。研究方向为安全防范技术与工程。

基于免疫遗传算法的复杂网络社区发现

基于免疫遗传算法的复杂网络社区发现作者：曹永春田双亮邵亚斌蔡正琦来源：《计算机应用》2013年第11期摘要：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0引言复杂网络的研究中，社区结构的发现目前已成为一个热点问题，近年来受到计算机、数学、生物和社会学等领域研究者的广泛关注。

复杂网络中的社区是一组彼此相似并与网络中其他节点存在差异的节点构成的集合，同一社区内部节点相互连接密集，而社区间节点相互连接相对稀疏[1]。

目前，在生物网、科技网和社会网等真实网络中均能发现社区结构的存在，复杂网络社区结构的发现对于复杂网络的拓扑结构分析、功能分析和行为预测具有重要的理论意义及实用价值。

由于社区结构的发现对于复杂网络的分析研究具有重要意义，许多研究者研究并提出了许多不同的社区结构发现算法。

其中，KernighanLin算法[2]和谱平分法[3]是较早提出的2种社区发现算法，谱平分法对社区数为2的网络社区发现效果明显，但对多社区网络的社区发现效果不是很明显；KernighanLin算法则需以网络社区数作为先验知识，但该先验知识往往是很难获得的。

在众多的社区划分算法中最著名的算法是Girvan和Newman提出的GN算法[4]，该算法思想简单，精度较高，但是算法复杂度较高（O（n3）），适用于中等规模的网络。

基于遗传算法的复杂网络模式识别研究

基于遗传算法的复杂网络模式识别研究随着数据量的不断增大和数据结构的不断复杂化，复杂网络的出现使得网络分析和识别变得越来越复杂。

为了解决这个问题，研究者们尝试运用遗传算法进行网络模式识别，以期得到更精确的结果。

一、什么是复杂网络复杂网络是由大量节点和连接线构成的网络系统，这些节点和连线之间的交互可以用数学模型表示。

神经网络、脑神经网络、人际关系网络、物流网络、社交网络等都是复杂网络的一个例子。

复杂网络的研究是交叉学科的，需要涵盖数学、物理、计算机科学等多个领域的知识，所以很难解决。

二、基于遗传算法的网络模式识别研究网络模式识别是针对特定的网络结构进行分类和识别的一种方法。

基于机器学习的方法需要建立大量的样本库，并进行模型训练。

这种方法对数据的特征提取和分类标准的选取有一定的要求，但是效果并不理想。

在这种情况下，基于进化算法的方法逐渐被引入到网络模式识别中。

遗传算法是其中的代表，通过迭代计算得到最优解，适应性更高，随着算法的发展，其应用范围越来越广。

三、基于遗传算法的复杂网络模式识别实现方法基于遗传算法的复杂网络模式识别一般需要以下步骤：1. 网络对象的定义：将一个复杂网络视为一个对象，根据实际情况决定其包含哪些节点和连接线。

2. 网络状态的编码：将网络对象转化为可计算的数据结构，例如，可以将网络节点编号作为状态编码，将节点之间的连线作为联系。

3. 适应度函数的设置：对于组成复杂网络的不同节点或连接线，可以采用不同的适应度函数，例如，可以根据网络连通性、节点度分布等指标来判断网络的适应性。

4. 遗传算法的实现：通过定义染色体表示（即每个基因的取值范围）、选择算子、交叉算子和变异算子，对网络问题进行求解。

最终，遗传算法可以得到一个网络模型，该模型能够最大程度地符合适应度函数的设定要求。

四、基于遗传算法的复杂网络模式识别的应用基于遗传算法的网络模式识别方法已经在许多领域得到了应用。

1. 社交网络分析：通过遗传算法对“点-干细胞-群体”模型的分析，可以进一步了解社会网络的演化和发展规律。

复杂网络的社群发现算法优化

复杂网络的社群发现算法优化随着互联网的快速发展，网络结构变得越来越复杂，成千上万的节点和边缘连接在一起，形成了复杂网络。

复杂网络研究是网络科学领域的重要分支之一，它对于我们理解和分析现实世界中的各种网络具有重要意义。

社群结构是复杂网络中的一种重要特征，它反映了节点之间的紧密联系以及各个社群内节点的相似性。

因此，社群发现成为了研究者们的热点领域。

社群发现的目标是将网络节点划分成相互关联且内部联系紧密的社群，同时使得社群之间的联系相对松散。

社群发现在社交网络分析、生物网络分析、信息检索等领域具有广泛的应用。

然而，复杂网络的社群发现是一个具有挑战性的问题，既有数学方法的复杂性，也有计算复杂性的挑战。

现有的社群发现算法主要分为基于图划分的方法和基于优化的方法。

图划分方法将网络划分为若干不相交的社群，通过优化社群内部的紧密联系和社群之间的稀疏联系来达到社群发现的目标。

基于优化的方法则将社群发现问题转化为一个对应的数学模型，并通过优化算法来求解这个模型。

然而，现有的算法在社群发现过程中仍存在一些问题和局限性。

首先，一些算法的运行时间较长，随着网络规模的增加，计算复杂度呈指数级增长。

其次，一些算法容易受到噪声和异常值的干扰，导致结果的不稳定性。

此外，一些算法对于大规模网络的社群结构缺乏有效的处理能力。

为了促进复杂网络社群发现算法的优化，研究者们提出了一些新的方法和技术。

首先，基于机器学习的方法被引入到社群发现中，通过训练模型来预测节点的社群归属，从而提高了算法的准确性和稳定性。

其次，基于网络结构的方法通过分析网络的拓扑结构和节点之间的关系来进行社群发现，避免了过度依赖节点的属性信息。

此外，一些优化算法如基于模拟退火算法、遗传算法和禁忌搜索等的方法被用于求解社群发现的优化问题，提高了算法的效率和稳定性。

另外，一些深度学习方法也被用于复杂网络的社群发现。

深度学习方法通过学习网络的高级特征和表示来进行社群发现，有效地提取并利用节点之间的隐藏信息。

复杂网络中的社团发现算法研究与应用

复杂网络中的社团发现算法研究与应用复杂网络是由大量相互连接的节点组成的网络结构，它在许多领域中都有广泛的应用，如社交网络、生物网络和互联网等。

复杂网络中的社团发现算法是一种能够在网络中自动发现具有相似性和内部紧密连接的节点集合的方法。

本文将对复杂网络中的社团发现算法进行研究，并探讨其应用。

首先，我们来了解一下复杂网络中的社团是什么。

社团是由具有密切联系和相似功能的节点组成的集合，它们在网络中形成一个紧密连接的子图。

社团结构有助于我们理解网络中的组织结构、信息传播和功能模块等重要特征。

在复杂网络中，社团发现算法的目标是识别出具有明显结构和内部相似性的社团。

这些算法可以根据节点之间的连接模式、相似性指标和组合优化等方法来划分社团。

下面我们将介绍几种常见的社团发现算法和它们的应用。

第一种算法是基于模块度的社团发现算法。

模块度是一种衡量节点社团划分质量的指标，它计算了网络中实际连接与随机连接之间的差异。

基于模块度的算法可以将网络划分为多个社团，并最大化网络的模块度值。

这种算法在社交网络中的推荐系统、社团结构分析和信息传播研究中得到了广泛的应用。

第二种算法是基于谱聚类的社团发现算法。

谱聚类是一种基于图论和线性代数的聚类方法，它通过计算网络的特征值和特征向量来划分社团。

这种算法可以克服一些传统算法在处理大规模网络时的计算困难，被广泛应用于社交网络、生物网络和人工智能领域。

第三种算法是基于随机游走的社团发现算法。

这种算法利用节点之间的随机游走路径来发现社团结构。

它通过随机游走过程中的节点转移概率来判断节点之间的相似性和内部紧密连接程度。

基于随机游走的算法在生物学中的蛋白质相互作用网络分析和社交网络中的用户社区发现上具有重要的应用。

以上介绍的算法只是复杂网络中社团发现算法的一部分，每种算法都有其特点和适用场景。

在应用社团发现算法时，我们需要根据具体的研究目标和数据特征选择最合适的算法。

同时，我们还可以将不同的算法进行组合和改进，以提高社团发现的准确性和效果。

基于改进的遗传算法的网络设计优化研究

基于改进的遗传算法的网络设计优化研究在现代社会中，互联网技术的发展已经对人们的生活产生了深远的影响。

随着网络通信技术的不断发展和进步，网络设计优化也成为了一个极为重要的课题。

在网络设计优化中，遗传算法是目前比较常用的方法之一。

然而，传统的遗传算法存在一定的问题，因此如何改进遗传算法，提高网络设计的效率成为了研究人员关注的焦点。

一、遗传算法基础介绍遗传算法是一种具有生物进化思想的计算方法，其思想来源于进化生物学的自然选择和遗传学的基本原理。

与传统的搜索算法不同，遗传算法采用一种模拟遗传进化的方式，在大量的解空间中搜索到最优解或近似最优解。

遗传算法分为三个基本运算：选择、交叉和变异。

在选择过程中，选择合适的个体作为下一代解的种子；交叉过程则是模拟生物的杂交过程，对符合一定规则的两个个体在一定的交叉位置上进行交换，使得下一代解具有两个亲代的优点；变异过程是模拟生物变异的过程，对下一代解进行一些微小的随机变化，避免呈现出显性的缺点，增加了进化的多样性。

二、改进遺傳算法然而，传统的遗传算法存在着一些弊端，如易陷入局部最优和搜索时间长等问题。

针对这些问题，人们提出了改进遗传算法的思路，以便更好地应用于网络设计优化中。

1.并行遗传算法并行遗传算法的基本思想是对于一个遗传算法种群中的个体，将其分成多个子群并行处理。

它不仅可以加快搜索速度，减少搜索时间，而且还可以克服局部最优解问题，避免搜索结果集中在一个局部最优解上。

2.混合遗传算法混合遗传算法是将遗传算法与其他启发式算法进行融合，利用不同算法的优点，互相弥补，以达到更优的设计效果。

常见的混合算法有模拟退火、蚁群算法等，比单一遗传算法具有更好的优化效能。

3.增强遗传算法增强遗传算法将遗传算法与人工神经网络相结合，可以克服传统遗传算法中的缺点，使得搜索更加高效、有效。

神经网络可以辅助遗传算法进行性能评估、策略搜索和策略选择，从而提高算法的全局搜索能力和局部优化能力。

《2024年改进遗传算法及其在TSP问题中的应用》范文

《改进遗传算法及其在TSP问题中的应用》篇一一、引言遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法，广泛应用于优化问题。

在众多领域中，旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个典型的组合优化问题。

本文旨在探讨改进遗传算法在TSP问题中的应用，通过改进的遗传算法提高求解效率，以期获得更好的解。

二、遗传算法概述遗传算法是一种基于生物进化原理的搜索算法，通过模拟自然选择和遗传机制，在搜索空间中寻找最优解。

其基本步骤包括初始化种群、选择、交叉、变异和终止条件等。

在解决TSP问题时，遗传算法将城市位置编码为染色体，通过计算适应度函数来评估每个染色体的质量，并不断迭代优化，最终找到最优路径。

三、传统遗传算法在TSP问题中的局限性尽管传统遗传算法在TSP问题中取得了一定的成果，但仍存在一些局限性。

首先，传统遗传算法的搜索空间较大，导致求解效率较低。

其次，传统的选择、交叉和变异策略有时难以找到最优解。

此外，算法的参数设置对求解效果有很大影响，需要经过多次尝试和调整。

四、改进遗传算法的提出针对传统遗传算法在TSP问题中的局限性，本文提出以下改进措施：1. 初始化种群优化：通过采用更先进的初始化策略，使初始种群更加接近最优解，缩小搜索空间。

2. 选择策略优化：引入多种选择策略，如锦标赛选择、轮盘赌选择等，以提高种群的多样性。

3. 交叉和变异策略优化：采用多种交叉和变异方式，如均匀交叉、非均匀变异等，以增强算法的局部搜索能力。

4. 适应度函数优化：根据TSP问题的特点，设计更合理的适应度函数，以更好地评估染色体的质量。

5. 参数自适应调整：引入参数自适应调整机制，根据算法的运行情况动态调整参数，以提高算法的适应性。

五、改进遗传算法在TSP问题中的应用将改进的遗传算法应用于TSP问题，具体步骤如下：1. 根据TSP问题的特点，设计合适的染色体编码方式。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ｗａｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｕｓｉｎｇｔｈｅｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｒｔｈｍｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ｔｈｅｓｉｎｇｌｅ — ｉｔｅｒａｔｉｏｎｌａｂｅｌｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｔｉｌｉｚｅｄｔｏ
遗传框架的复杂网络社团发现新方法．其通过一次迭代标签传播方法进行种群初始化，针对字符串表示法交叉困难的特
点提出了统一标签交叉策略，并采用有指向性的变异策略解决遗传算法随机变异的缺陷问题．实验结果表明：对典型的人工生成网络结构和真实网络结构，该方法能够较准确地发现社团结构；与经典算法进行比较，该方法具有较高的社团
利用改进遗传算法进行复杂网络社团发现
邓琨，张健沛，杨静
（哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院，黑龙江哈尔滨１５０００１）
摘
要：针对使用遗传算法进行复杂网络社团发现时，存在较强随机性以及容易陷入局部最优解的缺陷，提出一种基于
ｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｓｗａｓｍａｄｅｕｓｉｎｇｔｈｅｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｔｒｈｍ，ａｎｅｗｍｅｔｈｏｄｏｆｃｏｍｍｕｎｉｔｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｓ
发现精度且收敛速度较快．关键词：复杂网络；社团发现；遗传算法；统一标签交叉策略；指向性变异策略
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６ — ７０４３．２０１３０３００５
网络出版地址：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／２３．１３９０．Ｕ．２０１３１１１２．０８４１．０１２．ｈｔｍｌ
ｍａｋｅｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｉｎｉｔｉａｌｉｚｉｎｇ，ａｓｔｒａｔｅｇｙｏｆｕｎｉｆｉｅｄｌａｂｅｌｃｒｏｓｓｏｖｅｒａｇａｉｎｓｔｃｒｏｓｓｉｎｇｄｉｉｃｆｕｌｔｙｏｆｓｔｉｎｒｇｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ａｎｄｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｍｕｔａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｙｇｗａｓａｄｏｐｔｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｄｅｆｅｃｔｓｏｆｒａｎｄｏｍｍｕｔａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｇｅ — ｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｆｏｒｔｈｅｔｙｐｉｃａｌｃｏｍｐｕｔｅｒ — ｇｅｎｅｒａｔｅｄｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｒｅａｌ —
ｕｓｉｎｇａｎｉｍｐｒ ห้องสมุดไป่ตู้ ｖｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＤＥＮＧＫｕｎ，ＺＨＡＮＧＪｉａｎｐｅｉ，ＹＡＮＧＪｉｎｇ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨａｒｂｉｎＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｇａｉｎｓｔｔｈｅｄｅｆｅｃｔｓｏｆｓｔｒｏｎｇｅｒｒａｎｄｏｍｎｅｓｓａｎｄｌｏｃｌａｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｗｈｅｎｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｔｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎ
中图分类号：文献标志码：Ａ文章编号：１００６．７４３０（２０１３）１１－１４３８ — ０７
Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｓ
第３４卷第１１期
２０１３年１１月
哈
尔
滨
工
程
大
学
学
报
Ｖｏ１．３４Ｎｏ．１１ＮＯＶ．２０１３
ＪｏｕｎａｒｌｏｆＨａｒｂｉｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ