MATLAB实现的基于遗传算法的网络社区检测系统

资 源 简 介

本项目开发了一个利用优化遗传算法进行社区检测的MATLAB程序，适用于大规模复杂网络（如社交网络、生物网络等），通过高效的选择、交叉和变异操作，自动发现最优的社区划分结构，提升社区内连接密度。

详 情 说 明

基于遗传算法的网络社区检测系统

项目介绍

本项目开发了一个利用遗传算法进行社区检测的MATLAB程序，专门用于分析大规模复杂网络（如社交网络、生物网络等）的社区结构。系统核心是通过遗传算法的优化操作（选择、交叉、变异），寻找最优的网络划分方案，目标函数为最大化网络模块度（Q值），以实现社区内部连接紧密、社区间连接稀疏的理想划分。程序提供完整的社区发现流程，包括数据处理、算法优化、结果分析和可视化展示。

功能特性

• 核心算法：采用改进的遗传算法进行社区划分优化，以模块度最大化作为适应度函数。
• 高效处理：支持处理大规模网络的邻接矩阵（稀疏或稠密格式）。
• 参数可配置：用户可灵活设置遗传算法关键参数，包括种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率。
• 辅助数据支持：可选集成节点属性数据，以增强社区发现的准确性。
• 结果可视化：提供社区划分结果的可视化图形，以及算法收敛过程的曲线图。
• 分析报告：输出详细的社区统计信息，包括社区数量、社区规模分布等。

使用方法

1. 准备输入数据：准备网络的邻接矩阵（N×N矩阵），并可选准备节点属性数据。
2. 配置算法参数：在程序主入口或配置文件中，设置种群大小、迭代次数等遗传算法参数。
3. 运行主程序：执行主程序文件，开始社区检测计算。
4. 获取输出结果：程序运行完毕后，将得到：

* 社区划分结果向量（每个节点的社区标签）。 * 最优解的模块度Q值和算法收敛曲线。 * 社区结构的可视化图形。 * 社区统计信息的文本报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本
• 必备工具箱：MATLAB基础安装（包含基本绘图功能），若处理超大稀疏矩阵，建议确保优化工具箱可用以获得最佳性能。

文件说明

主程序文件整合并协调了整个社区检测系统的核心流程。其主要功能包括：初始化遗传算法所需的种群，定义并计算以模块度为核心的适应度函数，迭代执行选择、交叉、变异等遗传操作以优化社区划分，监控算法收敛过程并记录最佳解，最终生成社区划分结果、性能指标、统计报告以及可视化图表。