11、网络结构分析的计算智能方法

网络结构分析的计算智能方法

1 引言

复杂网络结构分析对于理解复杂系统，如互联网、社交网络和生物网络，有着极大的贡献。许多网络结构分析中的问题，例如社区检测、结构平衡和影响力最大化，可以被建模为优化问题。这些问题通常是NP难的且非凸的，通常不能通过标准的优化技术得到很好的解决。基于计算智能的算法已被证明对于网络结构分析是有效且高效的。本章全面概述了复杂网络以及与网络结构分析相关的新兴话题，以及一些针对网络问题的基本优化模型。

1.1 网络结构分析与计算智能

近年来，复杂网络（例如社交网络和交通网络）引起了巨大的兴趣。理解这些系统并从中挖掘知识是一项挑战。网络结构分析为理解复杂系统提供了洞察力。网络相关的主题，如社区检测、结构平衡、网络鲁棒性和影响力最大化，正吸引着来自世界各地的研究者。

许多与网络结构分析相关的问题可以建模为优化问题，而这些优化问题通常是非凸的且属于NP难问题。基于计算智能的算法，特别是进化算法，已被证明对于高效解决这些优化问题具有很大潜力。在本章中，将介绍一些网络结构分析及其优化模型。首先，介绍网络的概念。之后，描述几个网络分析主题，并详细展示它们的优化模型。介绍的主题包括社区检测、结构平衡、网络鲁棒性等。

1.2 网络的概念

我们的日常生活与复杂的系统交织在一起。互联网帮助我们自由地与世界各地的人进行沟通。交通网络方便了我们的日常出行。电力网络为我们提供来自发电站的电力。为了更好地理解这些复杂系统，它们通常被表示为图。

1.2.1 网络的表示

任何复杂的图都由两个组成部分：节点和边。从数学的角度来看，我们可以用 ( G = (V, E) ) 来建模一