基于社会网络的社团内部个体成员信息的获取和积累算法研究

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1、于社会网络的社团内部个体成员信息的获取和积累算法研究【摘要】优化算法有多种多样，且都有一定得应用背景。本文提出基于社会网络的智能优化算法。社会网络映射出了全局感知、交叉和变异、种群划分等相融合的优化思想。该算法的提出解决了以往优化算法只满足单一背景与实际情况复杂多样的矛盾。更好的解决了关于优化的相关问题。【关键词】社会网络优化算法一、引言优化是一个古老的问题，追求最优目标一直是人类的理想，在人们长期的探讨和研究中，发展了许多确定有效的优化方法，如牛顿法、共轭梯度法等。当今的许多科学研究和工程实践领域，例如机械设计、航空航天、网络通信、作业调度、图像处理、生命科学等都存在

2、如何从多个方案中科学合理地提取最佳方案的问题。随着社会的不断进步，优化问题变得越来越复杂，传统的优化算法在计算速度、精确度等方面都远不能满足要求。为了满足社会进步对优化算法的需求，国内外研究者受自然规律和生物群体智能行为的启发，开发了各种各样的优化算法。例如，模拟人脑神经元连接机制的神经网络，模拟自然进化机制的进化计算（如遗传算法、进化规划、进化策略等），模拟生物群体智能行为的群智能优化算法（如蚁群算法、微粒群算法等），模拟物理原理的优化算法（如模拟退火算法）。由于这些算法是受不同自然规律和生物群体智能行为的启发而提出的，因此在对各种优化问题的求解过程中，这些算法均表现

3、出了各不相同的智能行为和优化优势。二、国内外研究现状近年来，为了提高优化算法的全局寻优能力，国内外研究者的一般做法是将不同优化算法的各自优点结合起来，形成了多学科相互交叉、渗透的优化算法。优化算法的交叉研究大体上可分为以下三类：（1）利用智能个体的全局感知来增强全局的收敛性能：研究者主要是将万有引力、库仑力与粒子群优化算法进行了结合，算法中个体的行为要受到其它个体万有引力、库仑力等合力的影响，即个体能够全局感知。算法的模型仍然沿用了粒子群数学模型的“位置+位移量”框架，这些算法包括中心力算法、类电磁机制算法、万有引力搜索算法、拟态物理算法［1］。这类算法模拟的是一个动态

4、的物理运动过程。在这类算法中，学者们仅仅表明了个体具有全局感知的能力，但对个体以什么样的方式进行全局感知却没有进行深入的研究。（2）利用交叉、变异来提高种群的多样性：将万有引力与交叉、变异结合起来提出了最大引力优化算法，算法中的万有引力只是一个测度，算法中的交叉和变异是基于万有引力现象进行的，从而该算法与遗传算法有着本质性的区别。对粒子群优化算法获得的最优解进行了交叉和变异，与遗传算法盲目的交叉和变异相比，能够以更大的概率逼近全局最优解。（3）将种群划分为相对独立的种群子系统以提高算法的并行性、预防种群多样性的过快损失：作者主要将生物学中的小生境概念应用于遗传算法、粒子

5、群算法和克隆算法中。另外，天体系统粒子群算法，该算法参照天体系统模型，将种群划分为多个相对独立的天体系统，每个系统按照自己的运行规则在不同的空间中运行。这些算法既提高了算法的并行性，又易于保持种群的多样性，避免早熟收敛现象的发生。由以上对智能优化算法当前研究现状的分析发现，这些算法或者利用智能个体的全局感知来增强全局的收敛性能，或者利用交叉、变异来提高种群的多样性，或者将种群划分为相对独立的种群子系统来提高算法的并行性、预防种群多样性的过快损失。随着科技领域中优化问题的复杂化及其对优化算法要求的不断增加，研究从某些自然规律和生物群智能现象中得到启发以融合目前各类优化算法

6、的优点，无疑具三、“社会网络”简介“社会网络”是由AugusteComte提出的一个学科词汇，是指社会个体成员之间因为互动而形成的相对稳定的关系体系。社会网络具有较强的生命力，能够有效地改善算法的性能。社会网络的研究对象是人类自身行为和人类群体所表现出的团体行为。美国社会学家MarkGranovetter提出了关系强度的概念［2］，指出（1）强关系维系着团体内部的关系，而弱关系在团体之间建立了纽带联系；（2）与强关系相比，弱关系更能跨越其社会界限去获得信息和其他资源。美国社会学家RonaldBurt则提出了结构洞理论，认为结构洞的中间人具有更多的机会获取“信息利益”和“

7、控制利益”，从而比网络中其他位置上的成员更具有竞争优势［3］。四、“社会网络”与优化算法之间的映射分析与神经网络在解空间的梯度下降、粒子群在解空间的飞翔、遗传基因在解空间的交叉与变异、人工免疫抗体在解空间的复制、交叉和变异等优化本质［4］不同，基于社会网络的智能优化算法是以信息以及个体成员在社会网络中获取、累积、运用和传递信息为优化机理的，是信息流形成的一种社会网络个体成员之间的稳定的关系体系。本文提出的社会网络映射出了全局感知、交叉和变异、种群划分等相融合的优化思想。首先，社会网络中的团体不仅能够体现出优化算法的种群划分思想，而且团体之