《表5 W=<1,1,1,1>,即算法目标是最小化边数和角色数》
总结:表3、表4、表5、表6中给出了YM算法在不同评价指标下在真实数据集上的实验。在产生角色数方面,平均比GO算法少4.3%,比其他算法均有不同幅度的减少;在产生边数方面比GO算法平均低15.9%;在最小化边数和角色数方面,YM算法在小数据集上优于GO算法,但在大数据集上性能欠佳,需进一步分析和改进;在算法运行效率方面,YM算法相比其他算法大幅提升,这也是YM算法将WSC和角色相似度作为优化函数的优点。经过不同算法评价指标下的综合比较,本文设计的YM的综合性能相比GO算法及其他算法均有明显的提升,这为以后YM算法的持续改进和实际应用打下坚实的基础。
图表编号 | XD00156316100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.08.10 |
作者 | 袁学斌、李文萍、刘生成、李宗容、张文倩 |
绘制单位 | 国网青海省电力公司电力科学研究院、中国移动通信集团青海有限公司、国网青海省电力公司信息通信公司、国网青海省电力公司电力科学研究院、国网青海省电力公司电力科学研究院 |
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