Abstract-Detectting samhällen från komplexa nätverk har väckt stor uppmärksamhet inom flera tillämpningsområden. I detta arbete har en lokal sökbaserad genetisk algoritm (GALS) med en grafbaserad representation (LAR) föreslagits. Kärnan i GALS är en lokal sökbaserad mutationsteknik. Syftet är att övervinna nackdelarna med de befintliga mutationsmetoderna, ett begrepp som kallas marginalgen har föreslagits, och sedan en effektiv och effektiv mutationsmetod, kombinerat med en lokal sökstrategi som bygger på begreppet marginalgen, har också föreslagits genom att analysera modularitetsfunktionen. I detta dokument används dessutom perkoleringsteorin för ER-slumpmässiga grafer för att ytterligare klargöra effektiviteten i LAR-presentationen; En metod baserad på Markovs slumpmässiga gång används för att producera en exakt och varierad initialpopulation; lösningsutrymmet för GALS kommer att minskas avsevärt med hjälp av en grafbaserad mekanism. De föreslagna GALS har testats på både datorgenererade och verkliga nätverk, och jämförts med några konkurrenskraftiga lokala gruvalgoritmer. Experimentellt resultat har visat att GALS är mycket effektivt och effektivt för att upptäcka samhällsstruktur.
Jin m.fl. REF föreslog en GA baserad på Markov slumpmässig gång (Gals) som kunde få en initial population med viss noggrannhet.
Genetic Algorithm with Local Search for Community Mining in Complex Networks
{'venue': '2010 22nd IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence', 'journal': '2010 22nd IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}