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原文传递智能算法在复杂网络中的应用

论文题名：	智能算法在复杂网络中的应用
关键词：	智能算法;人际关系结构;交通网络;遗传算法;蚂蚁算法
摘要：	随着计算机科学和工程技术的迅速发展，大量过程复杂、数据量庞大的问题摆在研究人员面前，因此对高效的优化和挖掘技术的需求日益强烈。智能算法主要用以解决复杂的优化与挖掘问题，算法中仅涉及基本数学操作，计算相对简单。更重要的是智能算法大都具有潜在的并行性和分布式特点，适合处理“数据量庞大、规律隐含、变量维数高、非线性”的问题。近年来发展迅速的遗传算法、蚂蚁算法等智能优化算法都是基于生物信息系统的智能仿生算法，在本质上属于随机搜索算法，特点是在没有集中控制并且不提供全局模型的前提下，为寻找复杂的分布式问题的解决方案提供了基础。　　优化与挖掘中的大量问题都是以各种网络的形式表现出来的，借助复杂网络的理论可以更准确地定义问题，提炼出网络的拓扑结构可以使问题更为直观化。作为本文关注的对象，人际关系结构和交通网络都是复杂网络研究中的典型对象。它们的共同之处是，网络规模和研究范围不断扩大，节点众多且各节点的权重、聚类系数也各有不同，传统的研究方式已经很难实现，应用智能算法寻找更科学、便捷的方法是解决问题的有效途径。　　本文将智能算法与复杂网络相结合，分别应用于人际关系的挖掘与公交网络的优化问题之中。首先，介绍智能算法与复杂网络的基础知识和特点。然后对遗传算法的思想、方法进行分析，指出了使用遗传算法解决朋友关系问题的可行性。作为例证给出了一个10人群体的朋友数分布情况，期望得到典型的朋友关系分布图。模型建立过程中使用复杂网络基本概念定义问题，引入随机图过滤掉大量的无用信息，将产生的匹配度较高的信息通过遗传算法保留下来再次进行过滤，直到得出希望的挖掘结果。接下来学习了擅长解决系统寻优问题的蚂蚁算法，并应用其解决公交网络布局问题。从城市公交线网的特征、站点设计以及约束条件出发，对最佳出行线路问题做出了讨论，期望达到的目标是使乘客出行能尽量做到路径短、耗时少。寻优按照蚂蚁算法常规步骤进行并设计了针对该问题的信息素更新、状态转移规则，总结出基于换乘次数最少的最优路径寻找方案。实验结果均说明求解结果在实际应用中是有效的，从而验证了模型的正确性和求解方法的可行性。
作者：	秦华
专业：	数学与应用数学
导师：	何华
授予学位：	硕士
授予学位单位：	河北工业大学
学位年度：	2012
正文语种：	中文