改进离散蜉蝣算法的多目标动态网络社区发现

动态网络社区发现能检测出随时间不断变化的社区结构,其研究具有重要意义.为了有效地解决动态网络社区发现问题,将蜉蝣算法引入社区发现,提出了一种多目标离散蜉蝣算法的动态网络社区发现方法(MODMA).首先,在初始化阶段结合基于种群的标签传播算法和标签扩散算法对蜉蝣种群进行初始化,有利于提高初始解的互补性和多样性;其次,将蜉蝣个体更新策略进行离散化,进一步充分搜索全局空间;然后,提出改进的交叉操作并结合两种变异策略,加快种群的进化速度;最后,对最优解进行基于边界点的局部搜索,避免算法陷入局部最优,提高寻优搜索能力和收敛能力.在算法求解过程中,使用非支配排序和拥挤度距离排序机制保留优质解.大量基于合成网络和真实网络的实验结果表明,MODMA算法与对比算法相比具有更高的求解精度.