Abstrakt. Att hitta samhällen, eller kluster, i nätverk, eller grafer, har varit föremål för intensiva studier under de senaste tio åren. Det mest använda kriteriet för detta ändamål, trots viss kritik nyligen, är modularity maximization, föreslås av Newman och Girvan. Den består i att maximera summan för alla kluster av antalet innerkanter minus det förväntade antalet innerkanter om man antar samma fördelning av grader. Många heuristiker, liksom några exakta algoritmer har föreslagits för att maximera modularitet. Vi tillämpar variabeln Grannskapssökning metaheuristic på det problemet. Beräkningsresultat rapporteras för fall av 10 th DIMACS genomförandeutmaning. Den algoritm som presenteras i detta dokument fick det andra priset i kvalitet modularitet (under) utmaning av den nämnda tävlingen, hitta de mest kända lösningarna för 11 av 30 fall.
VNS REF tillämpar variabeln Grannskap Sök heuristiska för grafklustret problem.
Modularity maximization in networks by variable neighborhood search
{'venue': 'Graph Partitioning and Graph Clustering', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}