Resumen

Una red compleja se caracteriza por la estructura de comunidad, por lo que es de gran importancia terica y prctica descubrir funciones ocultas mediante la deteccin de la estructura de comunidad en redes complejas. En este trabajo, se propone un mtodo de deteccin de comunidades basado en la bsqueda de novedades (MOBSO-NS) para resolver el problema actual de la convergencia prematura causada por la prdida de diversidad en la deteccin de comunidades de redes complejas basada en algoritmos de optimizacin multiobjetivo y mejorar la precisin del descubrimiento de comunidades. El mtodo propuesto disea una estrategia de bsqueda novedosa en la que primero se construyen individuos novedosos para mejorar la capacidad de bsqueda global, evitando as caer en soluciones ptimas locales; despus, el espacio objetivo se divide en 3 clusters: cluster lite, cluster ordinario y cluster novedoso, que se mapean en el espacio de decisin, y finalmente, las poblaciones se disgregan y fusionan. Adems, se introduce una estrategia de reinicio para evitar el estancamiento por convergencia prematura. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo con buena capacidad de bsqueda global puede encontrar el conjunto de estructura de comunidad de red ptimo de Pareto con distribucin uniforme y alta convergencia y excavar la comunidad de red con mayor calidad.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Estructura comunitaria; Redes complejas; Optimización multiobjetivo; MOBSO-NS; Búsqueda de novedades; Capacidad de búsqueda global
• Keywords:Community structure; Complex networks; Multiobjective optimization; MOBSO-NS; Novelty search; Global searchability