基于基因表达式编程算法的复杂网络社区结构划分

？由于复杂网络的不确定性，传统的复杂网络社区结构划分算法易造成过早收敛，使精度降低，且由于计算量大，时间复杂度较高。为克服以上不足，利用基因表达式编程(gep)的自适应性和全局搜索能力强以及具有并行性计算等特点，优化网络社区结构的划分，提出了一种基于gep的复杂网络社区结构划分算法，并通过实验验证了新算法的有效性。新算法在无先验信息情况下，可较准确地完成对复杂网络的社区划分。