复杂网络社团划分算法中的模拟退火算法

资 源 简 介

复杂网络社团划分算法中的模拟退火算法

详 情 说 明

模拟退火算法是一种受物理学中固体退火过程启发的全局优化算法，常用于解决复杂的优化问题，包括复杂网络中的社团划分问题。在复杂网络中，社团划分的目标是将网络中的节点划分为若干个内部连接紧密、外部连接稀疏的社团，而模拟退火算法通过引入概率性的接受机制，能够有效避免陷入局部最优解，从而找到更合理的划分结果。

在MATLAB中实现模拟退火算法进行社团划分，一般包括以下几个关键步骤：首先，需要定义能量函数（或目标函数），通常采用模块度（Modularity）作为衡量社团划分质量的指标，模块度越高表示社团划分效果越好。其次，设定初始温度、降温速率和终止条件，这些参数直接影响算法的收敛性和最终结果。

在迭代过程中，算法会随机扰动当前的社团划分（如交换两个节点的社团归属），计算新的模块度变化。如果新划分的模块度增加，则直接接受该划分；若模块度降低，则以一定概率接受劣解，避免陷入局部最优。随着温度的逐渐降低，算法接受劣解的概率减小，最终收敛到一个稳定的社团划分结果。

模拟退火算法的优势在于其鲁棒性和全局搜索能力，尤其适用于复杂网络这种解空间庞大且多峰的情况。然而，其计算复杂度较高，可能在大规模网络中效率不足。针对这一问题，可以结合其他启发式方法或并行计算技术进行优化。