基于群体智能优化的社会网络影响最大化研究



基于群体智能优化的社会网络影响最大化研究

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基于群体智能优化的社会网络影响最大化研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
符号对照表	第10-11页
缩略语对照表	第11-14页
第一章绪论	第14-20页
1.1 研究背景和意义	第14-15页
1.2 国内外研究现状	第15-16页
1.3 本文主要的研究内容	第16-17页
1.4 本文章节安排	第17-20页
第二章影响最大化相关概念及算法	第20-34页
2.1 社会网络	第20-23页
2.1.1 社会网络的基本概念和表示	第20-21页
2.1.2 社会网络的特性	第21-23页
2.2 信息传播模型	第23-26页
2.2.1 独立级联模型	第24页
2.2.2 权重级联模型	第24-25页
2.2.3 线性阈值模型	第25-26页
2.3 影响最大化问题	第26页
2.4 影响最大化相关算法	第26-33页
2.4.1 基于网络特性的启发式方法	第26-29页
2.4.2 贪婪方法及其改进方法	第29-31页
2.4.3 基于目标函数优化的方法	第31-33页
2.5 本章小结	第33-34页
第三章基于离散粒子群优化的影响最大化算法	第34-54页
3.1 引言	第34页
3.2 粒子群优化	第34-36页
3.3 基于离散粒子群优化的影响最大化算法	第36-42页
3.3.1 算法框架	第36页
3.3.2 编码方式	第36-37页
3.3.3 目标函数	第37-38页
3.3.4 基于度中心性的启发式初始化方法	第38-39页
3.3.5 位置和速度迭代算子	第39-41页
3.3.6 局部搜索算子	第41-42页
3.3.7 算法时间复杂度分析	第42页
3.4 实验分析	第42-52页
3.4.1 实验设置	第42-43页
3.4.2 人工网络实验	第43-45页
3.4.3 真实网络实验	第45-51页
3.4.4 算法参数影响分析	第51-52页
3.5 本章小结	第52-54页
第四章基于进化多目标优化的预算影响最大化算法	第54-66页
4.1 引言	第54页
4.2 进化多目标优化	第54-56页
4.2.1 多目标优化的相关概念	第54-55页
4.2.2 进化多目标优化算法	第55-56页
4.3 预算影响最大化问题	第56-57页
4.4 基于进化多目标优化的预算影响最大化算法	第57-60页
4.4.1 算法框架	第57页
4.4.2 编码方式和种群初始化	第57-58页
4.4.3 非支配排序、拥挤度距离计算与个体选择	第58-59页
4.4.4 交叉和变异算子	第59-60页
4.4.5 算法时间复杂度分析	第60页
4.5 实验分析	第60-64页
4.5.1 实验设置	第61页
4.5.2 实验结果评价指标	第61页
4.5.3 实验结果分析	第61-64页
4.6 本章小结	第64-66页
第五章总结与展望	第66-68页
5.1 总结	第66-67页
5.2 展望	第67-68页
参考文献	第68-74页
致谢	第74-76页
作者简介	第76-77页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。

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