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网络相关背景知识

定义

群落检测没有标准定义， 目前一般视为：

一组顶点，之间可能有着共同的属性或在图中起到相似的作用

分类

1. common model 共同？普通？模型
2. directed model 有向图模型
3. signed model 正负向模型
4. overlapping model 重叠模型
5. dynamic model 动态模型

进化算法与多目标优化

进化算法

相同性质：

1. 省

框架：

Algorithm 1 General framework of EAs
输入： 参数与问题实例
输出： 最优方案

Begin:
    population initialisation
    store optimal solutions
    for i = 1 to max_iteration do
        for each individual in the population do
            generate a new individual through stochastic components
            evaluate the fitness of the new individual
        endfor
        update optimal solutions
    endfor
End

多目标优化

定义：

略

Pareto optimal solution:

待看书， 此处略

适应函数

单目标优化

4.1.1 基于颗粒度的模型

因为目标是多目标优化，先略， 如果有用再回来看

4.1.2 multi-resolution model 多分辨率？模型

同上

4.2 多目标优化

其他model 略

重叠模型

操作子 设计

个体表示

个体重现

个体局部搜索

结论

主要思想：

1. 将群落检测建模成 单目标或多目标优化问题
2. 设计元启发方法来解决

问题一：

1. 根据 no free lunch 理论， 没有通用方法能解决全部类型的网络
2. 不同网络的时-空特性不同

问题二：

1. 由于数据集过大， 基于元启发方法的群落检测是LSGO问题（大规模全局优化），
2. 包含大量的决策变量，对现存优化技术是个挑战。
3. 如何又快又好就值得思考

网络群落问题将超越纯粹结构分析，变成强调网络智能。