混合修復遺傳算法及其在社會網絡中的應用
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社會網絡分析是數(shù)據(jù)挖掘中與社會生活聯(lián)系最緊密的熱點之一，凝聚子群分析是一種典型的社會網絡子結構分析方法，其中最大團結構是關系最緊密的凝聚子群，最大團問題的研究在社會網絡分析中有重要意義。針對遺傳算法在求解最大團問題中運行時間長、部分基準圖例求解精度不高等問題，提出了一種基于混合修復策略的遺傳算法MGAo MGA算法融合度修復和隨機染色體修復方法并結合隨機配對的精英選擇、均勻塊交叉和倒位變異算子，可以有效避免算法陷入局部最優(yōu)，在加快收斂速度和豐富種群多樣性方面有明顯效果。算法在DIMACS基準圖例和典型的社會網絡實例上進行了測試，實驗結果表明MGA算法具有較好的求解精度和較快的收斂速度。
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