基于多目标优化社团发现的比较研究文献综述

社团发现是复杂网络分析的关键问题之一，其旨在将网络节点划分为具有紧密连接关系的群组。

近年来，基于多目标优化的社团发现方法因其能够有效地平衡不同社团评价指标之间的关系而备受关注。

本文首先介绍了社团发现和多目标优化的基本概念，并对基于多目标优化的社团发现方法的研究现状进行了综述。

然后，本文详细介绍了常用的多目标优化算法，包括多目标进化算法、基于分解的多目标优化算法等，并分析了它们在社团发现问题中的应用。

此外，本文还讨论了不同多目标优化算法在社团发现问题上的性能比较，并总结了各种算法的优缺点。

最后，本文展望了基于多目标优化社团发现方法的未来研究方向，例如算法的改进、目标函数的设计以及实际应用等。

关键词：社团发现；多目标优化；复杂网络；进化算法；性能比较

复杂网络普遍存在于现实世界中，例如社交网络、生物网络、交通网络等。

社团结构是复杂网络的重要特征之一，其反映了网络中节点之间关系的紧密程度。

社团发现旨在将网络节点划分为具有相似性质或功能的群组，有助于我们更好地理解网络结构和功能，并为网络分析和应用提供支持。