求解最大团问题的混合修复遗传算法及其在社会网络中的应用

• 作者: 尹君 张素琪 郭京津 顾军华
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 社会网络分析 最大团 遗传算法 混合修复策略 精英选择 均匀块交叉 倒位变异
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 2552-2559
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5926字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2016.12.023

摘要

社会网络分析是数据挖掘中与社会生活联系最紧密的热点之一,凝聚子群分析是一种典型的社会网络子结构分析方法,其中最大团结构是关系最紧密的凝聚子群,最大团问题的研究在社会网络分析中有重要意义.针对遗传算法在求解最大团问题中运行时间长、部分基准图例求解精度不高等问题,提出了一种基于混合修复策略的遗传算法MGA.MGA算法融合度修复和随机染色体修复方法并结合随机配对的精英选择、均匀块交叉和倒位变异算子,可以有效避免算法陷入局部最优,在加快收敛速度和丰富种群多样性方面有明显效果.算法在DIMACS基准图例和典型的社会网络实例上进行了测试,实验结果表明MGA算法具有较好的求解精度和较快的收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾军华	河北工业大学计算机科学与软件学院	113	947	16.0	26.0
2	张素琪	天津商业大学信息工程学院	15	40	3.0	6.0
3	尹君	河北工业大学计算机科学与软件学院	2	1	1.0	1.0
4	郭京津	河北工业大学计算机科学与软件学院	2	3	1.0	1.0