【摘 要】
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复杂网络聚类是研究复杂网络的一项基础技术。随着大数据时代的到来,影响聚类的因素和网络中结点的数量不断增加。聚类因素的增加带来了聚类的目标函数增加,网络中结点的增加带来了变量维数的增加。然而,目前的多目标复杂网络聚类算法不能够有效的解决解空间维数和变量维数增加带来的问题。因此,本文提出超多目标复杂网络聚类模型并针对此模型提出超多目标的离散粒子群算法。超多目标复杂网络聚类模型把聚类因素转变成了具体的目
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复杂网络聚类是研究复杂网络的一项基础技术。随着大数据时代的到来,影响聚类的因素和网络中结点的数量不断增加。聚类因素的增加带来了聚类的目标函数增加,网络中结点的增加带来了变量维数的增加。然而,目前的多目标复杂网络聚类算法不能够有效的解决解空间维数和变量维数增加带来的问题。因此,本文提出超多目标复杂网络聚类模型并针对此模型提出超多目标的离散粒子群算法。超多目标复杂网络聚类模型把聚类因素转变成了具体的目标函数。这些目标函数之间相互矛盾;通过这些相互矛盾的目标函数相互平衡,最终达到类内高内聚、类间低耦合的聚类效果。这个模型还可以运行一次产生不同层次的解,更加符合现实需求。针对大规模的复杂网络聚类,本文改进了随机分组方法提出自适应随机分组方法。自适应随机分组结合复杂网络具体的特性将结点分到不同的组中使得分组结果更加均匀。在自适应分组的基础之上,本论文提出离散的参考向量粒子群算法并结合CC框架利用MPI技术对算法进行并行化。离散的参考向量粒子群算法中的参考向量可以均匀地将解空间划分成若干份。离散粒子群以参考向量为依据在其周围扰动,然后根据种群与参考向量的夹角选出最优个体和全局最优个体。选出的个体具有避免陷入局部最优和快速收敛的优点,剩余的个体以全局最优和个体最优为参考调整自己的速度和方向。为了提高计算效率,提出了以大数定律为理论基础的用部分结点代替全部结点的策略,这个策略将随机抽取的部分结点带入目标函数从而降低函数的计算时间提高计算效率。最后,本文改进了离散的参考向量粒子群算法提出动态分解粒子群算法。动态分解粒子群算法通过对种群个体进行筛选增加了种群的多样性并且论文对动态分解的离散粒子群进行了并行化处理。除此之外,用理论的、实际的、低维的和高维的数据集来验证基于参考向量的离散粒子群和动态分解的粒子群算法在聚类领域的优越性。综上所述,首先,本论文建立超多目标复杂网络聚类模型,其次,针对此模型提出基于自适应分组的离散的参考向量粒子群算法和动态分解粒子群算法,最后,对提出的算法进行改进并验证它们的有效性。
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