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針對已有符號網絡不平衡度計算方法大都只關注局部網絡單元的平衡信息，沒有考慮網絡更大范圍乃至全局角度的平衡，無法揭示網絡中的不平衡區(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絡的全局狀態(tài)，將不平衡度的計算轉換為一個優(yōu)化問題，并設計一種具有雙層進化結構的文化算法-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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