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1. 变异蝙蝠算法求解折扣{0-1}背包问题

吴聪聪, 贺毅朝, 陈嶷瑛, 刘雪静, 才秀凤

计算机应用 2017, 37 (5): 1292-1299. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.05.1292

摘要（517）

PDF （1156KB）（532）

针对确定性算法难于求解规模大、数据范围广的折扣{0-1}背包问题（D{0-1}KP），提出了基于蝙蝠算法的快速求解D{0-1}KP的变异蝙蝠算法（MDBBA）。首先，利用双重编码解决D{0-1}KP的编码问题；其次，将贪心修复与优化算法（GROA）应用于蝙蝠个体适应度计算中，使算法快速得到有效解；然后，选择使用差分演化（DE）的变异策略提高算法的全局寻优能力；最后，蝙蝠个体按一定概率进行Lévy飞行，增强算法探索能力和跳出局部极值的能力。对四类大规模实例的仿真计算表明：MDBBA非常适于求解大规模的D{0-1}KP，比第一遗传算法（FirEGA）和双重编码蝙蝠算法（DBBA）求得的最优值和平均值都更优，MDBBA收敛速度明显快于DBBA。

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2. 基于迭代框架的主动链接选择半监督社区发现算法

陈嶷瑛, 柴变芳, 李文斌, 贺毅朝, 吴聪聪

计算机应用 2017, 37 (11): 3085-3089. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.11.3085

摘要（513）

PDF （758KB）（518）

针对非负矩阵分解（NMF）半监督社区发现方法随机选择先验约束，导致提升相同性能需要更多约束信息的问题，提出一种基于迭代框架的主动链接选择半监督社区发现算法——ALS_GNMF。在迭代框架下，首先，主动选择不确定性高且对社区划分指导性强的链接对作为先验信息；其次，为主动选择的链接对增加must-link约束，增强社区间连接，生成先验矩阵；同时，增加cannot-link约束，减弱社区间连接，修改邻接矩阵；最后，将先验矩阵作为正则项，加入基于NMF的最优化目标函数，并融合网络拓扑结构信息，以期用较少的先验信息，达到较高的社区发现准确性和鲁棒性。实验结果表明，ALS_GNMF算法在真实网络及人工网络上，相同的先验比例下，性能比未采用迭代框架和主动策略的NMF半监督社区发现方法有更大的提升，且在结构不清晰的网络中表现稳定。

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