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基于粒子群优化算法的复杂网络社区发现

吴朝恬  
【摘要】:复杂网络在如今的社会中无处不在,每个人时时刻刻都处在复杂网络之中,复杂网络的社区发现是对网络信息的高度诠释,近年来成为一大热门研究领域。粒子群优化算法(PSO)是上世纪末提出的一种群体智能优化算法,其思想来源于鸟群协作捕食的过程。本文对如何将PSO应用于社区发现领域进行了探索,对不同形式的PSO的应用策略进行尝试和分析,并针对原有PSO应用到社区发现方面的不足制定改进方案。同时,引入云计算来研究网络规模较大的时候,如何通过PSO来进行社区发现。论文的主要工作包括以下几个部分:1)针对原有粒子群算法应用到社区发现方面容易早熟的问题,提出了一种基于速度概率和轮盘赌策略的二进制粒子群算法VP-bPSO,来克服算法早熟问题。2)针对VP-bPSO在初始化盲目和选择寻优方向上的不足,提出一个将VP-bPSO算法和Fast Unfolding算法结合的社区发现方法FU-VP-bPSO,通过引入粒子群精英群体和普通群体的概念,用遗传算法中的变异思想生成精英群体,用Fast Unfolding算法来指导算法初始化和寻优方向,提升了算法的性能。3)针对重叠社区划分问题,对VP-bPSO进行了进一步的改进,使算法在位置更新阶段进行多次轮盘赌选择,并借助扩展模块度来解决重叠社区发现的评价问题。4)针对VP-bPSO的大规模并行化问题,设计了基于MapReduce的并行VP-bPSO算法,主要是通过引入子粒子群的概念,在Hadoop平台上实现了子粒子群的并行运算,并在子粒子群内部实现局部最优解的更新,加快了整个粒子群的收敛速度,提高了算法效率。5)针对在MapReduce编程框架下不容易实现算法迭代问题,借助Redis内存数据库改进数据共享机制,避免了反复重启MapReduce任务,提高了算法效率。最后通过实验对以上所提出的算法进行了验证,证明了算法的有效性。


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