[发明专利]一种基于R覆盖率优先的社交网络观察点选取方法有效
申请号: | 201410418143.4 | 申请日: | 2014-08-19 |
公开(公告)号: | CN104199884B | 公开(公告)日: | 2017-09-22 |
发明(设计)人: | 张锡哲;张聿博;张斌;吕天阳 | 申请(专利权)人: | 东北大学 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 110819 辽宁*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于R覆盖率优先的社交网络观察点选取方法,该方法的核心思想,是将观察点集在网络中的R覆盖率作为判断观察点定位性能的依据,在指定观察点数量的情况下,选取网络中R覆盖率最大的一组节点作为观察点,使得这组观察点可以用尽可能小的计算消耗达到最高的定位准确率。本发明中的观察点选取方法是用于传播信息源定位的,对于相同的观察点数目,本发明具有更高的定位准确率。该方法能找到一组优化的观察点集合,这组观察点集合可以满足在固定观察点数量的情况下,其定位准确率更高;在保证定位准确率的情况下,需要的观察点更少,计算消耗也更小。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 覆盖率 优先 社交 网络 观察 选取 方法 | ||
【主权项】:
一种基于R覆盖率优先的社交网络观察点选取方法,其特征在于,用m表示种群规模,G表示遗传代数,t表示当前种群代数,G(t)表示第t代种群,size(G(t))表示第t代种群中染色体个数,算法:R覆盖率优先观察点集选取算法,输入:遗传代数G,种群规模m,输出:一组R覆盖率优先的观察点集,包括以下步骤:步骤1:当t=0时,初始化G(0);步骤2:如果t<G;步骤3:计算G(t)中染色体的适应度函数值:取一组节点的R覆盖率值为该组节点的适应度函数,记为其中Ti满足即对于染色体上的基因xi来说,当xi=0时,Ti为空;当xi=1时,以网络中节点i为根做R阶生成树,得到全部满足|E(s,xi)|≤R的节点的集合步骤4:对G(t)进行复制操作,将父染色体存入G(t+1);步骤5:如果size(G(t))<m;步骤6:执行交叉操作,将新生成的染色体存入G(t+1);步骤7:执行变异操作,将新生成的染色体存入G(t+1);步骤8:如果size(G(t))≥m,则t+1,跳到步骤2;步骤9:如果t≥G,则得到当前种群中适应度函数值最大的染色体,解码得到对应的观察点集合。
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