[發(fā)明專利]一種基于共識社團(tuán)布谷鳥算法的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)聚類方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110961258.8 | 申請日: | 2021-08-20 |
| 公開(公告)號: | CN113837221A | 公開(公告)日: | 2021-12-24 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 陳國強(qiáng);馬巖;趙艷麗;周宏基 | 申請(專利權(quán))人: | 河南大學(xué) |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62;G06N3/00;G06N3/04;G06Q50/00 |
| 代理公司: | 鄭州大通專利商標(biāo)代理有限公司 41111 | 代理人: | 張立強(qiáng) |
| 地址: | 475001 河*** | 國省代碼: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 共識 社團(tuán) 布谷鳥 算法 動態(tài) 網(wǎng)絡(luò) 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種基于共識社團(tuán)布谷鳥算法的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)聚類方法,其特征在于,包括:
步驟1:采用標(biāo)簽傳播算法得到初始時(shí)刻的社團(tuán)劃分,獲得社團(tuán)內(nèi)共識;
步驟2:從第2個(gè)時(shí)刻開始,采用基于有序鄰居列表的編碼方式生成鳥巢群落;
步驟3:采用經(jīng)過重定義的萊維飛行公式對鳥巢的位置進(jìn)行更新,按照放棄算子對部分鳥巢進(jìn)行重建,從整體上完成對群落的更新操作;
步驟4:采用擁擠度距離和非占優(yōu)排序機(jī)制對鳥巢進(jìn)行排序,經(jīng)過精英選擇策略從群落中保留適應(yīng)度好的鳥巢取代原有的鳥巢;
步驟5:完成擇優(yōu)操作后,鳥巢對社團(tuán)內(nèi)共識進(jìn)行投票以獲得當(dāng)前時(shí)刻的社團(tuán)間共識,將社團(tuán)間共識插入到群落當(dāng)中;
步驟6:重新計(jì)算社團(tuán)內(nèi)共識用于下一時(shí)刻群落的更新,從非占優(yōu)解中選擇knee解作為最優(yōu)解,輸出該時(shí)刻所對應(yīng)的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)劃分結(jié)果,重復(fù)上述操作得到每個(gè)時(shí)刻下的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于共識社團(tuán)布谷鳥算法的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)聚類方法,其特征在于,所述社團(tuán)內(nèi)共識按照如下方式獲得:
采用求交集的方法從如下三個(gè)解決方案中獲得社團(tuán)的一致性意見:
1)最小KKM的解;2)最小RC的解;3)膝關(guān)節(jié)knee解決方案;
膝關(guān)節(jié)knee解決方案定義如下:
式中,KKM和RC是公式(1)中所定義的目標(biāo)函數(shù),其中KKM和RC的解空間構(gòu)成目標(biāo)空間;PS是Pareto最優(yōu)解集;x是屬于PS中的解;KKM(x)和RC(x)是解x的目標(biāo)函數(shù)值;KKMmax和KKMmin是PS中目標(biāo)函數(shù)KKM的最大值和最小值;RCmax和RCmin是PS中目標(biāo)函數(shù)RC的最大值和最小值;和表示在一個(gè)社團(tuán)節(jié)點(diǎn)集Vs中節(jié)點(diǎn)內(nèi)之間的度和節(jié)點(diǎn)外之間的度,表示非社團(tuán)節(jié)點(diǎn)集Vs中節(jié)點(diǎn);|.|表示集合的大小,n表示節(jié)點(diǎn)的數(shù)量,k表示社團(tuán)的數(shù)量;
社團(tuán)內(nèi)共識定義為:
intraCC(CR1,CR2,CR3)={A∩B∩C|A∈CR1,B∈CR2,C∈CR3,|A∩B∩C|≥2} (3)
其中CR1、CR2、CR3依次代表動態(tài)網(wǎng)絡(luò)G的上述三個(gè)解決方案;|A∩B∩C|表示A∩B∩C集合中公共的部分,A、B、C依次表示上述三個(gè)解決方案內(nèi)的社團(tuán)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于共識社團(tuán)布谷鳥算法的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)聚類方法,其特征在于,所述萊維飛行公式的重定義過程為:
采用映射方式將飛行方式進(jìn)行重定義,設(shè)隨機(jī)步長并且S=(S1,S2,...,Sn),S1,S2,Sn分別表示第1維、第2維、第n維的隨機(jī)步長,為了得到離散型數(shù)值,通過公式(7),公式(8)將S映射成0或1的S',S'=(S'1,S'2,S'3,...,S'n):
經(jīng)過重定義后,得到新的位置更新公式,具體如下:
式中u和v是符合正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù),σv=1,Γ是gamma函數(shù),定義為Levy(β)是服從β的萊維分布的隨機(jī)搜索向量,0β2;是布谷鳥在第t次搜索中第i個(gè)鳥巢的位置;xt+1是通過計(jì)算得到的第t+1代的新個(gè)體;α為步長因子,α0=1,bestt是第t代最優(yōu)個(gè)體;n表示動態(tài)網(wǎng)絡(luò)G中節(jié)點(diǎn)的數(shù)量;X是第j維的更新位置;Lj表示第j維的鄰居列表長度。
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