Abstract-De traditionella evolutionära algoritmer som delar den komplexa nätverk gemenskap har några oundvikliga brister såsom låg sökning noggrannhet, hög datortid komplexitet, lokal optimal lösning och så vidare. För att ta itu med denna fråga, detta dokument föreslår en ny samhällsstruktur partitionalgoritm baserad på multi-gen familjer (MGF). För det första kodar denna algoritm nätverksenheter och communitytyper i två olika multi-gen familjer enligt MGF: s kodning egenskaper i genuttryck programmering (GEP), och sedan implicit kodar förhållandet mellan de två multi-gen familjer till en kromosom genom en mappning funktion. Under tiden, elit migration strategi tillämpas på hela det genetiska skedet, det vill säga gen urval, crossover, inversion, begränsad permutation och så vidare, som kan påskynda konvergensen och förhindra för tidigt fenomen. Studien visar att den föreslagna algoritmen är mer effektiv och korrekt för att lösa problemet med samhällsdelning än de traditionella evolutionära algoritmerna.
Samma år föreslog Shuzhi Li REF en ny partitional algoritm för samhällsstruktur baserad på multi-gen familj.
Complex Networks Community Structure Division Algorithm Based on Multi-gene Families Encoding?
{'venue': 'JCP', 'journal': 'JCP', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}