[TOC]
网络相关背景知识
定义
群落检测没有标准定义, 目前一般视为:
一组顶点,之间可能有着共同的属性或在图中起到相似的作用
分类
- common model 共同?普通?模型
- directed model 有向图模型
- signed model 正负向模型
- overlapping model 重叠模型
- dynamic model 动态模型
进化算法与多目标优化
进化算法
相同性质:
- 省
框架:
Algorithm 1 General framework of EAs
输入: 参数与问题实例
输出: 最优方案
Begin:
population initialisation
store optimal solutions
for i = 1 to max_iteration do
for each individual in the population do
generate a new individual through stochastic components
evaluate the fitness of the new individual
endfor
update optimal solutions
endfor
End
多目标优化
定义:
略
Pareto optimal solution:
待看书, 此处略
适应函数
单目标优化
4.1.1 基于颗粒度的模型
因为目标是多目标优化,先略, 如果有用再回来看
4.1.2 multi-resolution model 多分辨率?模型
同上
4.2 多目标优化
其他model 略
重叠模型
操作子 设计
个体表示
个体重现
个体局部搜索
结论
主要思想:
- 将群落检测建模成 单目标或多目标优化问题
- 设计元启发方法来解决
问题一:
- 根据 no free lunch 理论, 没有通用方法能解决全部类型的网络
- 不同网络的时-空特性不同
问题二:
- 由于数据集过大, 基于元启发方法的群落检测是LSGO问题(大规模全局优化),
- 包含大量的决策变量,对现存优化技术是个挑战。
- 如何又快又好就值得思考
网络群落问题将超越纯粹结构分析,变成强调网络智能。