Abstract-Community upptäckt i komplexa nätverk är en fråga av stort intresse för forskarvärlden på senare tid. För att ta itu med problemet att genetisk algoritm knappast tillämpas på samhällsdetektion föreslår vi en genetisk algoritm med ensembleinlärning (GAEL) för att upptäcka samhällsstruktur i komplexa nätverk. GAEL ersätter sin traditionella crossover-operatör med en multi-individuell crossover-operatör baserad på ensembleinlärning. Därför kan GAEL undvika de problem som orsakas av traditionella crossover operatör som bara kan blanda strängblock av olika individer, men inte kan reombine kluster sammanhang av olika individer till nya bättre. Dessutom används den lokala sökstrategin, som gör att muterad nod placeras i det samhälle där de flesta av dess grannar är, i mutationsoperatör. Äntligen, en Markov slumpmässiga promenadbaserad metod används för att initiera befolkningen i detta papper, och det kan ge oss en population av exakta och olika klusterlösningar. Dessa olika och exakta individer är lämpliga för ensemble lärande baserade multi-individuella crossover operatör. Den föreslagna GAEL testas på både datorgenererade och verkliga nätverk, och jämförs med nuvarande representativa algoritmer för community detektion i komplexa nätverk. Experimentella resultat visar att GAEL är mycket effektivt när det gäller att upptäcka samhällsstruktur.
Han och Al. REF föreslog en genetisk algoritm med ensembleinlärning för att upptäcka samhällen.
Genetic Algorithm with Ensemble Learning for Detecting Community Structure in Complex Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}