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針對已有符號網(wǎng)絡不平衡度計算方法大都只關注局部網(wǎng)絡單元的平衡信息，沒有考慮網(wǎng)絡更大范圍乃至全局角度的平衡，無法揭示網(wǎng)絡中的不平衡區(qū)域這一問題，提出基于文化算法的符號網(wǎng)絡全局不平衡度計算方法。該方法利用伊辛自旋玻璃模型描述符號網(wǎng)絡的全局狀態(tài)，將不平衡度的計算轉(zhuǎn)換為一個優(yōu)化問題，并設計一種具有雙層進化結(jié)構的文化算法-CA-SNB進行求解。首先，該算法采用遺傳算法進行種群空間進化；其次，在信度空間中記錄較優(yōu)個體，并采用貪婪算法提取狀況知識；最后，利用狀況知識引導種群空間的進化，在保證種群多樣性的基礎上提高了收斂速度。實驗表明，與遺傳算法和矩陣變換算法相比，CA-SNB能較快地收斂到最優(yōu)解，具有較高魯棒性，在計算全局不平衡度的同時識別不平衡區(qū)域。
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