基于多目标免疫算法的复杂网络社区结构检测
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第9页 |
| ·复杂网络的特性 | 第9-12页 |
| ·小世界特性 | 第10-11页 |
| ·无标度特性 | 第11页 |
| ·社区结构特性 | 第11-12页 |
| ·复杂网络社区结构的研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的主要内容与结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 复杂网络及进化多目标算法相关理论 | 第15-25页 |
| ·复杂网络的表示方式 | 第15-16页 |
| ·复杂网络社区结构检测算法 | 第16-18页 |
| ·基于优化的复杂网络结构检测方法 | 第16-17页 |
| ·基于启发式的复杂网络结构检测方法 | 第17-18页 |
| ·复杂网络的多分辨结构检测方法 | 第18-20页 |
| ·进化多目标算法相关理论 | 第20-25页 |
| ·进化多目标的数学描述 | 第20-21页 |
| ·主要的进化多目标算法 | 第21-25页 |
| 第三章 基于多目标免疫的多分辨社区结构检测算法 | 第25-45页 |
| ·相关工作 | 第25-27页 |
| ·基于 GA 的单目标社区结构检测算法 | 第25-26页 |
| ·基于进化计算的多目标社区结构检测算法 | 第26-27页 |
| ·MICD 算法介绍 | 第27-33页 |
| ·目标函数及个体表示方式 | 第28-30页 |
| ·MICD 算法流程 | 第30-31页 |
| ·算法操作算子 | 第31-33页 |
| ·同一分辨率下的选解策略 | 第33页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第33页 |
| ·实验结果分析 | 第33-42页 |
| ·评价指标 | 第34页 |
| ·GN 基准扩展网络的实验结果 | 第34-36页 |
| ·人工层次网络的实验结果 | 第36-39页 |
| ·真实网络的实验结果 | 第39-41页 |
| ·不同算法结果对比分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-45页 |
| 第四章 基于进化多目标密母算法的社区结构检测 | 第45-57页 |
| ·局部搜索 | 第45-46页 |
| ·算子介绍及算法流程 | 第46-50页 |
| ·随机游走初始化策略 | 第46-47页 |
| ·进化多目标局部搜索策略 | 第47-50页 |
| ·MIMA-Net 算法流程 | 第50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-55页 |
| ·对称 GN 基准网络实验分析 | 第51页 |
| ·非对称 LFR 网络实验分析 | 第51-53页 |
| ·真实网络实验结果分析 | 第53-54页 |
| ·加入局部搜索和预处理算法对比实验 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结和展望 | 第57-59页 |
| ·本文总结 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-69页 |
| 硕士期间成果 | 第69-70页 |
