45、网络结构分析与计算智能优化

网络结构分析与计算智能优化

1 引言

网络结构分析是理解复杂系统的关键，例如互联网、社交网络和生物网络。许多网络结构分析中的问题，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。本篇文章将详细介绍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 网络结构分析的计算智能方法

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。

2 网络社区发现与进化单目标优化

2.1 现有技术状态回顾

近年来，网络社区发现已经成为复杂网络分析中的一个热点话题。社区检测的目标是从复杂网络中识别出具有高密度内部连接的节点集合，这些节点之间的联系相对紧密，而与其他节点的联系较为稀疏。现有的研究主要集中在开发高效的算法来解决这个问题，尤其是那些能够处理大规模网络的算法。

2.2 基于节点学习的群体算法在小规模网络社区发现中的应用

2.2.1 用于社区发现的带有节点学习的群体算法

为了提高社区检测的准确性，研究人员引入了带有