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曼努埃尔·洛扎诺；Humberto M.特鲁希略。

通过基于局部搜索的启发式算法优化复杂网络中的节点渗透。 （英语） 兹比尔1458.90173

计算。操作。物件。 111197-213（2019）.
摘要：在过去的几年里，对复杂网络进行有效干预的任务已经作为不同的优化问题出现。一个有许多重要现实应用程序的有趣干预方案是在网络中引入（渗透）一定数量的新节点，并将它们连接到某些现有节点，目的是使它们尽可能集中。其理念是，他们应该在网络中占据战略地位，以收集大量信息或决定性地影响他人。在这项工作中，我们提出了一个优化问题，该问题涉及网络中节点的选择，与之链接的每个特定数量的渗透节点，以最大化它们获得的较低中间中心值。该度量通过网络的最短路径评估节点在通信中的参与程度，并被广泛用作分析社交网络的中心性度量。为了解决这个问题，我们提出了一种基于局部搜索的启发式算法，其性能由两种搜索策略驱动；一个用于创建初始解的构造性贪婪过程和一个局部改进方法，该方法使用两个邻域算子来探索该问题的搜索空间。应该注意的是，发展元启发式来处理涉及中间中心性的组合问题是非常具有挑战性的，因为这种度量方法的计算成本非常昂贵。这就是为什么我们做出了两个设计决策：首先，设想一种非常简单的元启发式方法，其次，在本提案中纳入最近的中间性中心性更新技术，该技术大大减少了网络发生变化时应重新计算的最短路径的数量。我们的优化器相对于其他可用于解决此问题的文献中的元启发式模型（如随机贪婪多部分算法和稳态遗传算法）的性能得到了实证证明。

MSC公司：

90B10型 运筹学中的确定性网络模型
90C27型 组合优化
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

网络干预；组合优化；中介中心性；本地搜索；元启发式

软件：

SNAP（快照）；记录仪；网络工具包；NetworkX公司；科内克特；EdgeRewire公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Lozano}和\textit{H.M.Trujillo}，计算。操作。第111、197--213号决议（2019年；Zbl 1458.90173）
全文： 内政部

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