基于模拟退火算法的复杂网络社团检测MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的模拟退火算法，用于检测复杂网络中的社团结构。通过优化模块度指标，实现高效的网络划分，适用于社会网络、生物网络等分析场景。

详 情 说 明

复杂网络社团结构检测：基于模拟退火算法的MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了一个基于模拟退火优化策略的复杂网络社团划分算法。通过模拟物理退火过程，在解空间中寻找最优的社团划分方案，使得模块度（Modularity）最大化。算法包含温度下降策略、状态接受准则和邻域搜索机制，能够有效避免陷入局部最优解，适用于各种复杂网络结构的社团发现。

功能特性

• 模拟退火优化：采用经典的模拟退火算法框架，实现全局最优搜索
• 模块度最大化：以网络模块度作为优化目标函数，确保划分质量
• 智能邻域搜索：设计有效的状态转移策略，提高搜索效率
• 多参数配置：支持自定义温度参数、迭代次数等算法设置
• 完整结果输出：提供划分结果、质量指标和收敛分析

使用方法

输入参数

1. 网络邻接矩阵：n×n的稀疏或稠密矩阵，表示节点间的连接关系
2. 算法参数配置：初始温度、降温速率、迭代次数、终止条件等
3. 可选初始划分：节点的初始社团标签向量（如为空则随机初始化）

输出结果

1. 最优社团划分结果：1×n的标签向量，表示每个节点所属的社团编号
2. 最优模块度值：划分质量的量化指标
3. 算法收敛曲线：迭代过程中模块度随温度变化的历史记录
4. 社团统计信息：各社团大小、内部连接密度等统计量

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了完整的模拟退火优化流程，包括网络数据加载、算法参数初始化、温度控制循环、邻域状态生成、模块度计算评估、解接受准则判断以及结果可视化输出等核心功能。该文件整合了社团划分的全套操作，用户可通过调整输入参数来适应不同的网络分析需求。