Gemenskapsdetektionen har fått stor uppmärksamhet eftersom den kan ge ovärderlig hjälp att förstå nätverkens funktion och visualisera deras struktur. Eftersom enstaka objektiva optimeringsmetoder har inneboende nackdelar med att identifiera flera viktiga samhällsstrukturer, formulerar vissa metoder detektion av samhället som multi-objektiva problem och antar populationsbaserade evolutionära algoritmer för att erhålla flera samhällsstrukturer. Evolutionära algoritmer har stark global sökförmåga, men har svårt att hitta lokala optima effektivt. I denna studie, för att identifiera flera viktiga samhällsstrukturer mer effektivt, föreslås en multi-objektiv memetisk algoritm för community detektion genom att kombinera multi-objektive evolutional algoritm med en lokal sökprocedur. Det lokala sökförfarandet är utformat genom att ta itu med tre frågor. För det första fastställs icke-dominerade lösningar som genereras av evolutionära operationer och lösningar i den dominerande befolkningen som initiala individer för lokala sökprocedurer. Därefter föreslås en ny riktning vektor namngiven som pseudonormal vektor att integrera två objektiva funktioner tillsammans för att bilda en fitnessfunktion. Slutligen utvidgas en nätverksspecifik lokal sökstrategi baserad på regeln om spridning av etiketter för att effektivt söka de lokala optimala lösningarna. De omfattande experimenten på både artificiella och verkliga nätverk utvärderar den föreslagna metoden från tre aspekter. För det första visar experiment på påverkan av lokala sökprocedurer att lokala sökprocedurer kan påskynda konvergensen till bättre partitioner och göra algoritmen mer stabil. För det andra kan jämförelser med en uppsättning klassiska community detektionsmetoder illustrera den föreslagna metoden hitta enskilda partitioner på ett effektivt sätt. Slutligen tillämpas metoden för att identifiera hierarkiska strukturer av nätverk som är till nytta för analys av nätverk i flera upplösningsnivåer.
I REF formulerades communitydetektionen som ett multiobjektivt optimeringsproblem som betraktar de två motsägelsefulla delarna av modularitetsfunktionen som två objektiva funktioner.
Multi-Objective Community Detection Based on Memetic Algorithm
{'venue': 'PloS one', 'journal': 'PloS one', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}