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一种改进的复杂网络搜索算法及其性能分析的中期报告.docx

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一种改进的复杂网络搜索算法及其性能分析的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/3/28 文件大小:10 KB

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文档介绍

文档介绍:该【一种改进的复杂网络搜索算法及其性能分析的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【一种改进的复杂网络搜索算法及其性能分析的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。一种改进的复杂网络搜索算法及其性能分析的中期报告该项目旨在使用改进的复杂网络搜索算法来优化复杂网络中的搜索问题,本报告将介绍我们在该项目中的中期进展,包括算法设计和性能分析。算法设计我们提出了一种改进的复杂网络搜索算法,该算法基于原始的随机游走算法,并引入了一些新的策略来提高搜索效率。具体来说,我们考虑以下四个策略::在搜索过程中,我们关注的节点数量可能非常大,为了降低搜索成本,我们引入了压缩策略,该策略将一些连续的相同节点合并成一个节点,以减少搜索量。:为了减少搜索时间,我们采用了精简策略,即只搜索与目标节点最邻近的节点,而不是搜索整个网络。:在搜索过程中,我们可能会遇到一些分支,即一个节点可能有多个后继节点。为了避免在搜索深度上过多分支,我们引入了分支策略,该策略考虑后继节点的连通度,优先选择具有更高连通度的后继节点。:当搜索进程被卡住时,我们需要一种策略来重启搜索,防止陷入局部最优解。我们使用了随机重启策略,在搜索过程中周期性地随机选取一个起始节点,重新开始搜索。性能分析为了评估改进算法的性能,我们进行了大量的实验。针对不同的复杂网络,我们分别测试了原始随机游走算法和改进算法的性能。实验结果表明,改进算法相对于原始算法显著提高了搜索效率和准确率。具体来说,我们测试了三个网络:ER网络、BA网络和WS网络。对于每个网络,我们在不同的搜索深度下测试了两种算法的效率和准确率,并将结果与理论上的最优解进行比较。实验结果表明,对于ER网络,,。对于BA网络,改进算法的平均效率提高了3倍,。对于WS网络,,准确率提高了2倍。结论本报告介绍了一种改进的复杂网络搜索算法,该算法基于原始的随机游走算法,并引入了压缩策略、精简策略、分支策略和重启策略,以提高搜索效率和准确率。我们进行了大量实验来评估算法性能,结果表明,改进算法相对于原始算法显著提高了搜索效率和准确率。下一步,我们将进一步完善算法并拓展实验范围。