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一种高效的基于教与学的社区发现算法的研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
    1.3 本文研究内容第15-16页
    1.4 本文结构第16-19页
第二章 复杂网络中的社区发现与MODTLBO/D算法第19-37页
    2.1 复杂网络概述第19-20页
    2.2 社区发现问题第20-24页
        2.2.1 社区定义第20-21页
        2.2.2 评价指标函数第21-22页
        2.2.3 目标函数第22-24页
    2.3 离散型基于教与学优化算法(DTLBO)第24-29页
        2.3.1 离散化个体表示第25-26页
        2.3.2 教师个体与平均值个体更新规则第26页
        2.3.3 教学阶段第26-27页
        2.3.4 学习阶段第27-28页
        2.3.5 变异规则第28-29页
    2.4 MODTLBO/D算法介绍第29-34页
        2.4.1 MOEA/D介绍第29-30页
        2.4.2 以基因为基础的邻接表示第30-31页
        2.4.3 交叉与变异概述第31页
        2.4.4 目标函数第31-33页
        2.4.5 算法框架第33-34页
    2.5 本章小结第34-37页
第三章 E-MODTLBO/D算法第37-47页
    3.1 研究现状第37-38页
    3.2 E-MODTLBO/D算法准备知识第38页
    3.3 E-MODTLBO/D算法预处理第38-39页
    3.4 E-MODTLBO/D算法改进第39-42页
        3.4.1 多种群进化策略第39页
        3.4.2 自适应学习因子第39-40页
        3.4.3 E-MODTLBO/D教学阶段第40-41页
        3.4.4 E-MODTLBO/D学习阶段第41-42页
        3.4.5 变异规则第42页
    3.5 E-MODTLBO/D算法流程第42-45页
    3.6 本章小结第45-47页
第四章 实验设计与结果第47-61页
    4.1 实验设计第47页
    4.2 实验数据第47-51页
    4.3 结果与分析第51-54页
        4.3.1 与单目标算法比较第51-52页
        4.3.2 与多目标算法比较第52-54页
    4.4 参数研究第54-59页
        4.4.1 参数设置第55页
        4.4.2 主要步骤第55页
        4.4.3 实验结果第55-58页
        4.4.4 实验结果分析第58-59页
    4.5 本章小结第59-61页
第五章 结论第61-65页
    5.1 总结第61-62页
    5.2 后续工作第62-65页
参考文献第65-71页
攻读硕士学位期间发表的论文第71-73页
致谢第73-74页

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