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社區結構作為復雜網絡的重要特性，對理解網絡的功能和結構具有重要意義。為了解決復雜網絡的社區發現問題，提出了一種多目標五行環優化算法（ Multi-objective Five-elements Cycle Optimization， MOFECO）。首先，將社區發現問題建模為多目標優化問題，選取反比率關聯（ Inverse ratio Association，RA）和比例縮減（ Ratio cut，RC）這兩個互相對立的目標作為目標函數;然后，基于五行環模型（ Five-elements Cycle Model，FECM），通過局部最優解和全局最優解實現元素的更新，并引入交叉和變異算子對更新策略進行改進;最后，使用快速非支配排序的方法獲得 Pareto最優社區劃分集合，有助于揭示復雜網絡的層次結構。在人工合成網絡和真實社會網絡上進行實驗，與單目標算法（ Ga-net， Meme-net）以及多目標算法（MOGA-Net，MOCD，MOEA/DNet， DMOPSO，DM-MOEA/D， MOCD-ACO）進行對比得出， MOFECO算法彌補了傳統單目標優化社區結構劃分單一的缺陷，在社區發現的準確度上有所提高。
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