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复杂网络社团检测的多目标进化算法研究的任务书 一、任务背景 社团检测是复杂网络分析的重要问题之一,其——“将节点分成若干个社团,使得社团内部节点间的联系紧密,社团间节点联系稀疏”——可以用于对社交网络、生物网络、互联网等不同类型的网络进行分析与研究,有广泛的应用意义。然而应用传统方法如模块化最大化算法等进行社团检测,往往存在着局限性。因此,应用多目标进化算法进行社团检测因其克服了传统算法的缺陷,在大规模复杂网络上显示出了广泛的优越性。本次任务的目的即是构建一种适合于大规模复杂网络的多目标进化算法,以实现高效率、准确性、实时性的社团检测,进一步推动网络科学领域的发展。 二、任务目标 1.构建大规模复杂网络的多目标进化算法模型,使得模型具有高效率、准确性、实时性的特点,并能应用于不同类型的网络的社团检测中。 2.对构建好的多目标进化算法模型进行优化,提高模型的稳定性、可靠性和鲁棒性,并合理选取适合不同类型网络的优化算法。 3.通过对与其他进化算法和模块最大化算法进行对比分析,验证多目标进化算法在社团检测问题中表现的优异性,并探究多目标进化算法在社团检测中的优势机制与适用条件。 4.应用已构建好的多目标进化算法模型,对现有网络数据进行测试,得出实验结果并分析成果,展示算法优越性。 三、任务内容 1.对多目标进化算法进行初期实验研究,探讨多目标进化算法的优势机制、适用性以及与其他算法之间的优劣。 2.综合多目标进化算法的特性,构建多目标进化算法模型,将其应用于大规模复杂网络的社团检测上,进行深入探究。 3.优化多目标进化算法的模型,提高算法的稳定性、可靠性、鲁棒性,并应用于不同类型的网络社团检测中,得出socialnetworks、biologicalnetworks等不同类型网络的检测结果与分析。 4.撰写论文,归纳总结研究成果,展示算法的优越性、适用性和应用前景。 四、任务要求 1.具有扎实的数学和计算机科学理论功底,掌握多目标进化算法的基本原理、技术和研究现状。 2.熟悉GraphTheory、SocialNetworkAnalysis、ComplexNetworkTheory等关键技术,熟悉当前复杂网络的研究方向和发展趋势。 3.熟练掌握C++/Java等编程语言和MATLAB等数学工具软件的使用,并能熟练使用现有的社团检测算法,对现有算法进行深入分析研究。 4.能够独立进行复杂网络社区检测问题的研究与实验,撰写学术论文并能够参加相应的学术交流活动。 五、进度安排 第一阶段:任务调研,对多目标进化算法进行初步了解并进行实验探究,时间为两周。 第二阶段:构建与优化多目标进化算法模型,时间为三周。 第三阶段:应用优化后的多目标进化算法进行社团检测,时间为四周。 第四阶段:论文撰写和学术交流,时间为两周。 六、验收标准 1.能够独立完成本任务书所规定的任务。 2.熟练掌握多目标进化算法模型的构建与优化方法,并应用到社团检测问题中取得一定成果。 3.能够撰写高质量的学术论文,并参加相关的学术交流活动。 4.本次任务的所有开发代码应该全部开放,并且注释清晰,可以保证在公共仓库上进行存档和分享。 5.完成以上任务,经过指导教师的验收后,能够取得相应的实践能力证书。