The Small World Phenomenon An Algorithmic Perspective小世界现象,算法的角度-PPT课件
复杂系统的理论模型
复杂系统的理论模型引言复杂系统是由相互作用的多个元素组成的系统，具有非线性、动态和自适应等特点。
理解和研究复杂系统的行为是许多学科领域的重要课题，例如物理学、生物学、社会学等。
本文将介绍复杂系统的理论模型，包括网络模型、智能体模型和进化模型等。
网络模型小世界网络小世界网络是一种介于规则网络和随机网络之间的模型。
它具有高聚集性和短平均路径的特点，能够很好地模拟许多现实世界中的复杂系统，如社交网络和神经网络等。
小世界网络的生成过程可以通过“重连”机制实现，即在规则网络的基础上，以一定的概率重新连接网络中的节点，使得网络具有更好的小世界性质。
无标度网络无标度网络是一种节点度数遵循幂律分布的网络模型。
在无标度网络中，只有少数节点具有极高的度数，而大多数节点的度数较低。
这种网络模型能够很好地模拟一些实际系统的特点，如互联网和蛋白质相互作用网络等。
无标度网络的生成机制可以通过优先连接机制实现，在每次增加新节点时，倾向于连接已有节点度数较高的节点。
阻尼网络阻尼网络是一种网络模型，节点之间通过连接进行信息传递，但每个节点都有一定的概率遗忘或丢失信息。
这种网络模型可以很好地描述现实世界中某些系统的特性，如人类记忆和信息传递系统等。
阻尼网络的研究可以通过网络传播模型、信息丢失模型等多个方面进行。
智能体模型有限状态机有限状态机是一种常见的智能体模型，它包含一组有限个状态和状态之间的转移规则。
有限状态机模型可以用于描述系统的决策过程和行为变化等，常用于模拟人工智能、自动控制以及计算机算法等领域。
神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的模型，它由多个互连的神经元单元组成。
神经网络模型可以进行学习和适应，能够模拟复杂系统中的非线性和动态性质。
神经网络在机器学习、模式识别和数据挖掘等领域得到广泛应用。
进化算法进化算法是一种基于进化过程的智能体模型，它通过选择、交叉和变异等操作对解空间中的个体进行搜索和优化。
进化算法能够自主学习和适应环境，适用于复杂系统中的优化问题，如遗传算法和粒子群优化算法等。
课题：WS小世界网络模型构造
课题：WS小世界网络模型构造姓名赵训学号 2班级计算机实验班一、WS 小世界网络简介1998年, Watts和Strogatz 提出了小世界网络这一概念,并建立了WS模型。
实证结果表明,大多数的真实网络都具有小世界特性(较小的最短路径) 和聚类特性(较大的聚类系数) 。
传统的规则最近邻耦合网络具有高聚类的特性,但并不具有小世界特性;而ER 随机网络具有小世界特性但却没有高聚类特性。
因此这两种传统的网络模型都不能很好的来表示实际的真实网络。
Watts 和Strogatz建立的WS小世界网络模型就介于这两种网络之间,同时具有小世界特性和聚类特性,可以很好的来表示真实网络。
二、WS小世界模型构造算法1、从规则图开始：考虑一个含有N个点的最近邻耦合网络，它们围成一个环，其中每个节点都与它左右相邻的各K/2节点相连，K是偶数。
2、随机化重连：以概率p随机地从新连接网络中的每个边，即将边的一个端点保持不变，而另一个端点取为网络中随机选择的一个节点。
其中规定，任意两个不同的节点之间至多只能有一条边，并且每一个节点都不能有边与自身相连。
在上述模型中，p=0对应于完全规则网络，p=1则对应于完全随机网络，通过调节p的值就可以控制从完全规则网络到完全随机网络的过渡，如图a所示。
图a相应程序代码（使用Matlab实现）ws_net.m （位于“代码”文件夹内）function ws_net()disp('WS小世界网络模型')N=input('请输入网络节点数');K=input('请输入与节点左右相邻的K/2的节点数');p=input('请输入随机重连的概率');angle=0:2*pi/N:2*pi-2*pi/N;x=100*cos(angle);y=100*sin(angle);plot(x,y,'r.','Markersize',30);hold on;%生成最近邻耦合网络；A=zeros(N);for i=1:Nif i+K<=Nfor j=i+1:i+KA(i,j)=1;endelsefor j=i+1:NA(i,j)=1;endfor j=1:((i+K)-N)A(i,j)=1;endendif K<ifor j=i-K:i-1A(i,j)=1;endelsefor j=1:i-1A(i,j)=1;endfor j=N-K+i:NA(i,j)=1;endendenddisp(A);%随机化重连for i=1:Nfor j=i+1:Nif A(i,j)==1pp=unifrnd(0,1);if pp<=pA(i,j)=0;A(j,i)=0;b=unidrnd(N);while i==bb=unidrnd(N); endA(i,b)=1;A(b,i)=1;endendend%根据邻接矩阵连线for i=1:Nfor j=1:Nif A(i,j)==1plot([x(i),x(j)],[y(i),y(j)],'linewidth',1); hold on;endendendhold offaver_path=aver_pathlength(A);disp(aver_path);对应输出（取网络节点数N=16，K=2；p分别取0，0.1，1）。
复杂网络上知识流动的小世界现象
０ 引 言
知识 社 会 中 ， 知识 是 经济 增长 的 中心要 素 ， 知识 创新 是最 基础 的创 新 Ｌ 。 １ 什么 是知识 ？ ］ 尽管 自柏拉 图以
来 至今 仍没有 一个 明确而 一致 的定 义 ［ ， 关于 知识 管理 和组 织学 习的研 究却 可 以追溯 至 亚 当 ・ 密 、 ２但 ］ 斯 阿 尔弗莱 德 ・马歇 尔 以及 马 科斯 ・韦伯 Ｌ 。特别 是 在 Ｃ ｅｔ 总 结性 提 出关 于知 识管 理 和组 织学 习的正 式 ３ ］ ｙｒ 等 理论 后 ， 知识及 其 相关 领域 始终 是 众多 学科 研 究识 网络是 知识 流 动 最重 要 的载体 Ｉ６。如 Ｐｔａ ｙ等指 出 ： ｓ］ － ｉ ｗａ ｔ 网络 对 于创 新 的意义 不 仅在 于 促进 企业 自身创 新 ， 在于 促进 创 新扩 散 ； 还 一方 面 ， 络可 以使企 业更 快 获 得知 网
２１ ０ ０年 １ ２月
复 杂 网络 上 知识 流 动 的小 世 界 现 象
张 兵
（ 南大学 经济管理学院 ， 苏 南京 ２０９） 东 江 １ ０ ６
摘
要 ： 对 知 识 网络 相 关 研 究 的结 构 主 义 倾 向 ， 于 非 正 式 关 系 具 有 结 构 ／ 系二 相 性 的 认 识 ， 用 多 主 体 针 基 关 利
第２卷 ８
第４ 期
广 西师 范大 学学 报 ： 自然 科学 版
Ｊｕ ｎｌ ｆ ｕ ｎ ｘ Ｎｏｍａ Ｕｎｖｒｉ ： ｔｒｌ ｃｅｃ ｄｔ ｎ ｏ ｒａ ｏ ａ ｇ ｉ ｒ ｌ ｉ ｓ ｙ Ｎａｕａ ＳｉｎｅＥ ｉｏ Ｇ ｅ ｔ ｉ
Ｖ ｏ１ ２８ Ｎｏ． ． ４
Ｄｅ ．２ ０ ｃ ０１
建模 与 仿 真 方 法 ， 对 保 持 载 体 网络 复 杂 网 络 结 构 特 性 不 变 的基 础 上 ， 改 变 网 络 关 系强 度 宏 观 分 布 是 否 能 针 对 够进 一步 提 高 知 识 流 动 效 率 问题 进 行 了 研 究 。结 果 表 明 ， 变 网 络 关 系 强 度 宏 观 分 布 不 但 能 提 高 网络 知识 流 改 动效 率 ， 且 当关 系 强度 变 动 概 率 较 小 时 存 在 知识 流 动 的 小 世 界 现 象 。对 此 现 象 的 分 析 表 明 ， 具 有 普 遍 性 。 而 其 关 键 词 ： 杂 网络 ； 识 流 动 ； 世 界 ； 主 体仿 真 复 知 小 多 中 图分 类 号 ： １． Ｏ４ ４ ２ 文献 标识 码 ： Ａ 文章 编 号 ：０ １６０ （０ ００ —０ ５０ １０ —６ ０ ２ １ ） ４０ １— ６
2024届开封市高三语文上学期第一次模拟考试卷附答案解析
2024届开封市高三语文上学期第一次模拟考试卷（试卷满分150分，考试时间150分钟）2023.12一、现代文阅读(35分)(一)现代文阅读Ⅰ(本题共5小题，19分)阅读下面的文字，完成1-5题。
人工智能对文学艺术领域的介入已构成一个醒目的事实。
微软“小冰”的诗集《阳光失了玻璃窗》令人震惊——一些诗歌发表于互联网，几乎没有人意识到这是人工智能的作品。
相对地说，新闻稿或者侦探小说的基本模式远比诗歌清晰稳定，人工智能可以娴熟地驾驭它们的“叙事语法”。
人工智能绘画与作曲的消息已经屡屡见诸媒体，一个小视频曾经在互联网广泛流传：人工智能操纵的机械臂写出具有相当水准的书法作品。
如同自动驾驶、疾病诊断或者不同语种的翻译，文学艺术领域的“陷落”指日可待。
阿尔法狗击败围棋冠军是一个意味深长的事实：几乎没有人事先预料到，这一天的降临竟然如此之快。
人工智能的介入在文学艺术圈制造了持久的喧哗，各种观点错杂交叠。
欣然接受人工智能的作家不多，反对人工智能的观点指向不一：一些作家认为，人工智能的作品低劣粗陋，人工智能的“算法”无法企及幽深的精神世界，那些电子元件或者集成电路怎么可能体会微妙的韵味或者奇特的艺术风格?另一些作家感到，人工智能冒犯了人类的尊严，这些机械拼凑出来的作品不仅无可称道，而且包含了亵渎文学艺术的意味。
然而，没有理由蔑视人工智能的作品质量。
从韵味、风格到波动的意识轨迹，人工智能可能在模仿的意义上给予精确的再现。
考察过阿尔法狗对弈的棋谱即可发现，人工智能可以自如地处理微妙的权衡、关联，以及种种起伏、迂回、呼应。
如果阿尔法狗的“神经网络”深度学习投入文学艺术范畴，复制大师的水准并不困难。
即使现今的作品尚未达标，未来的潜力无可怀疑。
因此，问题的真正焦点毋宁是，我们是否接受这一切?通常的观念之中，科技以工具的面目出现。
时至如今，我们不再拒绝科技工具提供的种种产品——我们并不反感烤箱烘焙的面包、电磁波转换的电话语音或者电子望远镜显现的遥远星空。
小世界网络上Blume-Emery-Griffiths模型的研究
２ Ｉｓ ｔ ｅｏ Ｔ ｅ ｒｔ ａ Ｐ ｙｉｓ ａ ｚｏ ｎ ｅｓ ｙ ａ ｚ ｏ ３ ０ ０ Ｃ ｉａ ．ｎ ｔｕ ｆ ｈ ｏｅ ｃｌ ｈ ｓ ，Ｌ ｎ ｈ ｕ Ｕ ｉ ｒ ｔ，Ｌ ｎｈ ｕ７ ０ ０ ， ｈｎ ） ｉｔ ｉ ｃ ｖ ｉ
Ａｂ ｔａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ｗ ｅ ｉ ｔｏ ｕｃ ｈ ｕ ｅ Ｅｍ ｅ — ｉ ｉｈ ｏ ｅ ｏ ｄ ｓ ｒｂ ｈ ｙ ａ ｃ ｆｏ ｉ ｉ ｎ ｆｒ ｔｏ ｎ ｒｄ ｅ ｔ ｅ Ｂｌ ｍ — ｙ ｒ Ｇｒｆ ｔ ｓｍ ｄ ｌｔ ｅ ｃ ｉｅ ｔ ｅ ｄ ｎ ｍｉｓ ｏ ｐ ｎ ｏ ｏ ｍａｉ ｎ， ａ ｄ ｔ ｅ ｔ ｒ ｅ ｓａｅ ｏ ｉ ｉｎ ｆｒ ｔｏ ｕ ｓｉｎ ｉ ｔ ｉｄ ｉ ｍ ａｌｗｏ ｌ ｔ ｒ ｓ Ｔ ｉ ｌｔｏ ｅ ｕｌ ｎ ｈ ｈ ｅ —ｔｔ ｐ ｎ ｏ ｏ ｍａ ｉｎ ｑ ｅ ｔｏ ｓ ｓｕｄ ｅ ｎ ｓ ｌ— ｒｄ Ｎｅ ｗｏ ｋ ． ｈｅ ｓｍｕ ａｉ ｎ ｒ ｓ ｔ ｓ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｎ ｅ ｉｒｔ ｅ ｍｏ ｎ ｉｅ Ｔ ｈ ｓ ｇ ｅ ｔｒ ｉ ｆ ｅ ｃ ｎ ｔ ｅ ｓ ｓｅ ． ａ ｄ ｔ ｅ ｓ ｓｅ ｈ ｓ ａ ｃ ｉ ｃ ｌ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅ ｉ ｔｒｏ ｈ ｒ — ｏｓ ａ ｒ ａｅ ｎ ｕ ｎ ｅ ｏ ｈ ｙ ｔ ｍ ｌ ｎ ｈ ｙ ｔ ｍ ａ ｒｔ ａ ｉ ｖ ｌ ｅ Ｔ ．Ｔｈ ｙ ｔｎｓｅ ｏｕ ｉｎ ｐ ｅ ｅ ｓｉ ｉ ｉ ｒｔ ｓｎ ｅ ｒ ｍａ ｎ ｔ Ｔｏ ｓ ｍ ｅｅ ｔ ｎ ，ｔ ｅ ｒ ｓ ｌ ｅ ｅ ｔ ａｕ ｅ ｓ ｓｅ ｖ ｌ ｔｏ ｒ ｃ ｓ ｓｓｍ ｌ ｏ Ｉｉ ｇ ｆ ｒｏ ｇ ｅ ． ａ ｏ ｘｅ ｔ ｈ ｅ ｕ ｔ ｒ ｆ ｃ ｓ ｌ
摘 要 ： 试 在 小 世 界 网络 结 构 上 引 入 简 化 Ｂｕ —ｍｅ — ｒｆｈ 尝 ｌｍｅＥ ｒ Ｇ ｉｉ ｓ动 力 学 模 型 ， 述 ｙ ｆｔ 描
Kleinberg模型 复杂网络
从而可知
Z 2(1 ln N ) 2(1 log N ) 2log N
2
2
于是，节点u有长程连接指向节点v的概率满足
uv
1 Z
d
(u,
v)1
1 2 log
N
d
(u,
v)1
Kleinberg模型理论分析
步骤2：节点分类 把网格中的其他节点归于集合 A0, A1,..., AJ中，其中Aj 包含所有与节点t的格子距离在 区间 [2 j , 2 j1] 内的节点。 如果当前信件的持有节点属于集合 Aj ，则称该节点处于搜索的第j阶段（如下图） 又 d N / 2 ,因此集合个数J的取值满足 2J N / 2 ,则：
（3）对于 2 ，存在一个与p、q、 相关但与N无关的常数 c ，使得对于任意的分散式算法。平均传递步 数都有一个下界 c N (2)（/ -1）。
最优网络结构
• Kleinberg仿真实验 对2000 2000 个节点的网络做仿真实验
结论：当 2 时，明显可知网络中两点间所需的平均传递步数的对数 lnT达到最小。
Kleinberg模型理论分析
• 算法7-4 一维Kleinberg有向小世界模型构造算法
（1）从规则网络开始：给定一个含有N个点的环状最近邻耦合网络，其中每个 节点都有边指向与它左右相邻的各K/2个节点，K是偶数。
（2）随机化加边：对于每个节点，添加从该节点指向网络中的其他q个节点的 q条有向边，其中节点u有添加边指向节点v的概率 uv 与这两个节点之间的格子 距离成正比，即有：
E ( X
j)
P(1
X
j
2)
P(1
X
j
3) ...
i1
小世界理论
小世界理论
小世界理论是一种用来描述社会网络关系的理论，指的是社会关系中社会元素之间的联系以及它们之间的联系强度。
这种理论最早被提出是在20世纪60年代，当时社会学家赫伯特拉罗什通过观察和研究发现了一种令人惊奇的现象，即错综复杂的社会关系网络中也存在着密切的联系，就好像这些社会元素位于同一张大网络中一样。
拉罗什的小世界理论表明，即使是非常分散的社会关系网络，其中的社会元素也有可能存在着紧密的联系。
小世界理论将社会关系网络的社会元素划分为“社会节点”和“联系节点”，社会节点指的是拥有实体形态的人类，而联系节点指的是这些人之间的联系。
然而，尽管某些社会节点和其他节点距离很远，但它们之间仍然可以通过中间节点建立联系。
拉罗什的这一发现极大地改变了人们对社会关系网络的看法，社会学家们开始深入研究该理论，并将其应用于不同的社会环境。
例如，学者可以利用小世界理论来分析社会中的朋友圈，投资圈，政治圈等等，以找出难以发现的共性和网络结构特征。
此外，小世界理论也可以用来了解和研究不同社会阶层之间的社会关系，以及社会元素如何影响彼此以及社会的发展。
在过去的几十年中，小世界理论也被广泛应用在计算机网络的研究中。
小世界理论的概念被用来描述网络中的节点之间的联系，并被用来预测可能出现的故障，以及确定网络和子网的最优拓扑结构。
总的来说，小世界理论是社会学中一种重要的理论，它让我们能
够深入了解社会网络的结构及其间的关系，而它也在计算机网络和其他领域得到了实际应用。
因此，小世界理论确实是一个有趣而又重要的理论，它为社会科学以及其他领域的研究带来了极大的价值。
六度空间理论、六度分隔理论
一个数学领域的猜想，名为Six Degrees of Separation，中文翻译包括以下几种：六度分割理论或小世界理论等。
理论指出：你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个，也就是说，最多通过五个中间人你就能够认识任何一个陌生人，见图所示。
这就是六度分割理论，也叫小世界理论。
中文名六度空间理论外文名Six Degrees of Separation别称六度分割理论，小世界理论提出者斯坦利· 米尔格兰姆(Stanley Milgram, 1933-1984应用学科社会科学，心理学适用领域围社交，网络目录基本知识编辑涵义小世界现象（又称小世界效应），也称六度空间理论、六度分隔理论（英文：Six Degrees of Separation）。
假设世界上所有互不相识的人只需要很少中间人就能建立起联系。
后来1967年哈佛大学的心理学教授斯坦利·米尔格拉姆根据这概念做过一次连锁信件实验，尝试证明平均只需要五个中间人就可以联系任何两个互不相识的美国人。
这种现象，并不是说任何人与其他人之间的联系都必须通过六个层六度空间理论示意图《这个男人有点色》的制作人的女儿在女生联谊会的结拜姐妹的男朋友，而马龙·白兰度主演了这部片子。
价值不管理论如何深奥，“六度分割”和互联网的亲密结合，已经开始显露出商业价值。
人们在近几年越来越关注社会网络的研究，很多网络软件也开始支持人们建立更加互信和紧密的社会关联，这些软件被统称为“社会性软件” （Social Software）。
例如Blog就是一种社会性软件，因为Blog写作所需要的个性和延续性，已使Blogger圈这种典型的物以类聚的生态形式，越来越像真实生活中的人际圈。
据致力于研究社会软件的毛向辉介绍，国外当今更流行的是一种快速交友，或者商业联系的工具，例如LinkedIN。
人们可以更容易在全球找到和自己有共同志趣的人、更容易发现商业机会、更容易达到不同族群之间的理解和交流，等等。
基于小世界原理的高维函数优化算法研究
中图分 类号 ：０ ２ ２４
文献标识 码 ：Ａ
文章鳊 号 ：１０—５９ ２１） ６ ０５ ４ ０７ ９ （ ２ １— ０— ９ ０ ０ ０
个分布不规则的局部极小值，许多传统的确定性优化算法 １ 引言 社 会 网 络 中 的 小 世 界 现 象 源 于 美 国 社 会 心 理 学 家 易陷入局部最优值，对初值敏感，且有时需求解问题连续 ６ｑ ｈ Ｓ ｎｅ ｌｒ ｔ ｌ Ｍｉ ａ ａ ｙ ｇ ｍ在 ２ 世 纪 ６ 年代 有关 “ ０ ０ 追踪 美 国社交 网络 可 导 ；鉴 于文献 ［］ 的小世 界算法 具有 解 决复杂 问题 的潜 力，于是在该算法基础上， 设计用于高维优化 问题的算法 。 中的最短路径” 的社会学实验（ 以下简称 Ｍｉｒ 实验） ， ｌａ ｇｍ 针对 上 述高 维 函数优 化 问题 ，借鉴 Ｍｉ ｒ “ ｌａ ｇ ｍ 小世界 相 关 结 果 表 明 社 交 网络 中存 在 高 效 的 信 息 传递 路径 ；在 Ｗａｓ Ｓ ｏａ ｔ 和 ｔｇｔ ｔ ｒ ｚ的小世 界 网络模 型【 ３ 】 础上 ，Ｋｅ ｂ ｒ 的基 ｌ ｎ ｅ 现实验 ”其 中的搜索方式和优化机制，本文设计一种基于 ｉ ｇ 进 一步 构造 了二维 小世 界 网格 模 型 ，并指 出小世 界现 象 中 小世界 原理 的高维 寻优 算法 ，其大 致 寻优过 程 如下 ：在 高 高效的信息搜索特性主要是依靠局部搜索实现的【］ ４ ；文献 维函数 优化 精度 确 定 以后 ，可 将连 续 的可行 解集 空 间张 成 离散 的 网格（ 空 间 ，每一 个候 选 解对 应 网络 空 间 中的 一 络） ［］ 于上 述 小世界 现象 的局 部搜索 机理 ，提 出一种采 用 二 ６基 网络 ） 中从 进 制 编 码 的“ 社 会 ” 机 搜 索 算 法 一 小世 界 优 化 算 法 个 节 点 ； 因此 ，优 化过 程可 以视 为在搜 索 空 间（ 仿 随 候选解 （ 节 点） 候选 向最优解 （ 节 点） 最优 的信 息传 递过程 。 整 （ｍａ ｒ ｐｉ ｚｔｎ ｌ ｒｈ Ｓ Ａ ， Ｓ ｌ ｌ ｌＯ ｔ ａｏ ｇ ｉ ｍ， ＷＯ ） 并将 其用 于 Ｗｏ ｄ ｍｉ ｉ Ａ ｏ ｔ 个过程依靠局部短连接搜索、随机长连接搜索 以及节点间 优化低维函数， 结果表 明 Ｓ Ａ算法能够有效的避免过早 ＷＯ 择优 、协 作等 策略 ，其 中更 强调 局部 短连 接搜 索 ，保证 算 陷入局部最优值的现象 ，且种群多样性好 ，收敛速度快 ， 法的深度搜索 ，充分挖掘局部信息，这与社会 网络 中熟人 在 一 定程 度上 克服 了遗 传算 法 的欺骗 问题 。考 虑到 在求 解 间信 息传 递 的方式 相似 ；另外 ，辅 以少量 的 随机长 连接 搜 高维 优化 问题 时 ，采用 二进 制编 码将 导致 码 串过长 ，严 重 影响 算法 的搜 索效率 ； 目前 ，基 于“ 仿生” 的进化 算法 ［１ ７ 和 索 ，体现 广 度搜索 ，扩 大信 息在 网络 中的传递 范 围 ，以便 － ９ 基于“ 拟物 ” 的模 拟退 火算法 【】 解 高维优 化 问题 时大 多 寻 找到 一些 具有短 路径 的长程连 接 ，避 免算法 较早 的陷入 １在求 ０ 局 部最优 值 ，提高 算法 的全局搜 索 能力 ；再 次 ，关 于 复杂 使用 实数 编码 ，均 取得 了较 好 的效 果 ；因此 ，将十 进制 编 网络 的研 究表 明＿ ，在 小世 界 网络 中少 数节 点拥 有大 量连 １ “ 码策略与基于小世界原理的算法结合，用于求解高维函数 接，而多数节点只有少量连接，这一结果表明小世界网络 优化 问题 ，是对 基于 小世 界原 理 的算法 设计 及应用 的一次 中存在超 级节 点 ，该结 论与 Ｍｉｒｍ 实验过 程 中 的最 优关 ｌａ ｇ 尝试 。 联 人相 符 ；因此 ， 为加快 搜索 的速 度 ，可采 用 更换 中 间节 本文 首先 分析 Ｍｉ ｒ 实验 过程 中 的小世 界现象 ，并 ｌａ ｇｍ 从算法结构、机理等方面对比文献［】 ６中的小世界算法与遗 点、节 点 间信 息交互 等择 优与 协作 策 略 ，其 中为 了使节 点 间 的信 息 能够 充分 交互 ，采取 一 次迭代 多 次交 互 的策略 ， 传 算法 的异 同；然后 ，根 据 小世界 现象 的原理 ，设计 基 于 构 建一 些超 级 节点 ，使 其与最 优节 点有更 多 的关联 ，并 具 该 原理 的寻 优策 略 ，并详 细描 述十 进 制编码 小世 界 高维 函 备 多样 性 ；此 外 ，相 关 研究还 发现 现 实 网络多 为动 态小 世 数优化算法的编码策略、算子设计和基本实现流程； 再次， 界 网络 ，网络 中节 点存 在增加 与删 除的现象 ，并且 节 点的 通过对 典型高维函数优化 的仿真试验 ，对 比 Ｄ ＷＡ 与 Ｓ 富者 越 富” 则 法 Ｏ Ａ Ｑ Ｂ Ａｔ Ａ Ａ Ｇ ／ ｔ， Ｇ 和 Ｅ ｔ 等进 化 算法 的性 能 ， 探讨 Ｄ ＷＡ 增 加 与删 除与 其连 接数 有 重要 的联 系 ，即“ Ｓ 】 ；在搜 索过 程 中 ，为体 现节 点 间的竞争 ，对 较劣 节 点用 算 法 的高维 优 化能 力和 算法 的复 杂度 ；最 后是 本文 的结 论 较 优 节 点替换 ，提 高较优 节 点的搜 索机会 。 与展望 。 由此 可知 ，仿 照 小世界 原 理 的每 个节 点都 具有 较 强的 ２ 十进制编码小世界高维函数优化算法 局域 搜 索能 力和一 定 的全 局搜 索能 力 ，且 表现 出 良好 的并 ２ １ 算 法机 理 ． 行性 ，在 寻优 过程 中，加 入择优 、协作和 竞 争等 策略 能够 不失一般性，求取 目标函数 （ 极小值的优化问题 ） 使得 节 点在整 个可行 网络 空 间进行 高效 的搜 索 。 可 表示 为 ： ２２ 十进制 编码策 略 ． ｍ ｎ （） ｉ 嘲 ” ） ” ＜ ｖ （） １ 由于高维 函数 优化 问题 变 量维 数高 ，为 避免 采用 二进 其 中 ≤ 兰， ＝（ ＿， ） ，２ …， 和 ＝（ 墨， ） 玉， …， 表 制编 码 引起 编码 串过 长 ，解码 和编 码计算 繁 琐等 不足 ，本 示各 维变 量的上下 界， 表 示 变 量 的 维 数 ，可 行 解 集 文采 用 一种十 进制 编码 策略 ， 即各变 量 的编码位 串采 用 Ｏ ～ １ Ｒ 。当变 量维数 越高 ， 化 问题 越复 杂 ，通 常存在 多 ９的排列 。 ２ 优
英语作文社会现象原因
英语作文社会现象原因Title: Analyzing Social Phenomena and Their Causes。
In today's dynamic society, various social phenomena emerge, often with intricate causes intertwined with human behavior, societal structures, and cultural norms. Understanding these phenomena and their underlying reasons is crucial for fostering social progress and harmony. In this essay, we delve into several prevalent social phenomena and analyze their causes.One significant social phenomenon is the rise of online social networks and their pervasive influence onindividuals' lives. The advent of platforms like Facebook, Twitter, and Instagram has revolutionized how people communicate, share information, and build relationships. The primary cause behind this phenomenon lies in the human need for connection and validation. In an increasingly digitalized world, individuals seek social interaction and affirmation, driving them towards online platforms wherethey can curate their identities and seek approval from peers.Moreover, the convenience and accessibility of online social networks contribute to their widespread adoption. With just a few clicks, individuals can connect with friends, family, and even strangers from around the globe. This ease of access facilitates the rapid dissemination of information and ideas, leading to the formation of virtual communities centered around shared interests and beliefs.However, the ubiquity of online social networks also raises concerns regarding privacy, mental health, and the spread of misinformation. The relentless pursuit of likes, shares, and followers can fuel feelings of inadequacy and anxiety, especially among impressionable youth. Furthermore, the echo chambers created by algorithmic content curation can exacerbate polarization and ideological divisionswithin society.Another notable social phenomenon is the increasing prevalence of mental health issues, particularly amongyoung adults. The root causes of this phenomenon are multifaceted and complex, stemming from a combination of biological, psychological, and environmental factors. 。