融入武装部队的鲸鱼优化算法用于社区发现
Whale optimization algorithm incorporating armed forces collaboration for community discovery
兰州理工大学 计算机与通信学院, 兰州 730050
摘要
针对于鲸鱼优化算法（WOA）多样性不足、两搜索阶段信息交流效率低、不平衡的问题，这里借用武装部队协同作战机理，提出一种新的WOA用于社区发现。为解决包围捕食阶段多样性不足的问题，引入“邻居潜力”学习模型，提高WOA的全局搜索能力和学习广度；为解决两捕食阶段信息交流效率的低问题，提出鲸鱼指挥官领导的气泡网捕食，确保搜索信息能有效利用；为解决两种捕食机制不平衡的问题，采用改进的学习自动机引导鲸鱼种群向有希望区域移动。同时，考虑到复杂网络社区发现是离散问题，提出了一种基于拓扑特性的新编码离散演化规则。最后，通过真实数据集测试并与其他算法比较，结果表明，该算法相较于对比算法具有更优的寻优能力，验证了算法的有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62162040,62063021)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0368
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1086-1093
文章编号: 1001-3695(2024)04-019-1086-08
发布历史
[2023-11-02] 优先出版
[2024-04-05] 印刷出版
引用本文
张其文, 关定坤. 融入武装部队的鲸鱼优化算法用于社区发现 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (4): 1086-1093. (Zhang Qiwen, Guan Dingkun. Whale optimization algorithm incorporating armed forces collaboration for community discovery [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (4): 1086-1093. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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