| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-11页 |
| ·符号网络的定义 | 第9-10页 |
| ·已有的符号网络社区检测方法 | 第10-11页 |
| ·进化计算 | 第11-14页 |
| ·进化计算思想及其发展现状 | 第11-12页 |
| ·基于优化的社区检测方法 | 第12-14页 |
| ·论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基于遗传算法的符号网络社区检测 | 第16-34页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·基于遗传算法的符号网络社区检测 | 第17-22页 |
| ·目标函数 | 第17-19页 |
| ·算法实现 | 第19-22页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第22-32页 |
| ·基准符号网络 | 第23-24页 |
| ·随机生成符号网络 | 第24-25页 |
| ·GA-SN在基准符号网络上的实验结果 | 第25-29页 |
| ·GA-SN在随机生成符号网络上的实验结果 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 基于克隆选择算法的符号网络社区检测 | 第34-46页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·基于克隆选择算法的符号网络社区检测 | 第34-37页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第37-44页 |
| ·CSA-SN在基准符号网络上的实验结果 | 第37-41页 |
| ·CSA-SN在随机生成符号网络上的实验结果 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 基于密母算法的符号网络社区检测 | 第46-62页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·基于密母算法的符号网络社区检测 | 第46-50页 |
| ·爬山策略 | 第46-48页 |
| ·GAHC-SN算法实现 | 第48页 |
| ·CSAHC-SN算法实现 | 第48-50页 |
| ·GAHC-SN算法仿真实验及结果分析 | 第50-55页 |
| ·GAHC-SN在基准符号网络上的实验结果 | 第51-52页 |
| ·GAHC-SN在随机生成符号网络上的实验结果 | 第52-55页 |
| ·CSAHC-SN算法仿真实验及结果分析 | 第55-59页 |
| ·CSAHC-SN在基准符号网络上的实验结果 | 第55-56页 |
| ·CSAHC-SN在随机生成符号网络上的实验结果 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-62页 |
| 第五章 四种基于进化算法的符号网络社区检测的比较与分析 | 第62-72页 |
| ·四种算法在基准符号网络上的性能比较和分析 | 第62-65页 |
| ·优化目标函数—改进的Q | 第62-63页 |
| ·优化目标函数—改进的D-value | 第63-65页 |
| ·四种算法在随机生成符号网络上的性能比较和分析 | 第65-69页 |
| ·优化目标函数—改进的Q | 第65-67页 |
| ·优化目标函数—改进的D-value | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·本文工作总结 | 第72-73页 |
| ·未来工作的展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 作者研究生期间的科研成果 | 第82-83页 |