基于改进灰狼优化的复杂网络重要节点识别算法

摘要

近年来,如何识别影响力最大的重要节点已成为网络科学最前沿的热点方向.将复杂网络节点影响力最大化问题表述为一个优化问题,其成本函数表示为节点影响力及其间的距离,使用Shannon熵对节点影响力进行度量,并利用一种改进灰狼优化算法来解决此问题.最后,使用真实复杂网络数据集进行数值计算.结果表明,与现有算法相比,所提算法精度更高,且计算效率较高.