1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义社团发现作为复杂网络分析的重要研究方向之一，旨在将网络节点划分为多个具有高度内部连接的群组，揭示网络的组织结构和功能模块。
近年来，随着多目标优化技术的发展，基于多目标优化的社团发现方法因其能够同时优化多个社团评价指标，获得更全面、更符合实际需求的社团结构而备受关注。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述近年来，国内外学者对社团发现，特别是基于多目标优化的社团发现进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在多目标优化社团发现领域取得了一定的进展，特别是在算法设计和应用研究方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对基于多目标优化的社团发现问题展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：
1.多目标优化社团发现问题描述:阐述社团发现的基本概念、研究意义以及多目标优化的优势，明确本研究要解决的问题。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和案例分析相结合的研究方法。
1.理论分析:深入研究多目标优化和社团发现的相关理论基础，分析不同多目标优化算法的特点和适用场景，为算法设计和改进提供理论指导。
2.算法设计:基于现有的多目标优化算法，结合社团发现问题的特点，设计新的或改进现有的多目标优化社团发现算法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种高效的多目标优化社团发现算法:针对现有算法的不足，尝试设计一种新的多目标优化算法，以提高算法的搜索效率和解的质量。
2.设计一种新的适用于社团发现的多目标函数:结合网络结构特征和节点属性信息，构建更全面、更合理的评价指标体系，以提高社团发现结果的准确性和可靠性。
3.将多目标优化社团发现算法应用于新的领域:探索将多目标优化社团发现算法应用于其他领域，例如生物信息网络、推荐系统、知识图谱等，以解决实际问题。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘华, 牛东晓, 谢磊, 等. 基于改进蝙蝠算法的复杂网络社团结构探测[J]. 物理学报, 2018, 67(12): 128901.
[2] 赵海兴, 谢磊, 刘华. 基于多目标优化的网络社团结构划分方法[J]. 系统工程理论与实践, 2019, 39(4): 941-951.
[3] 谢磊, 刘华, 赵海兴. 基于多目标粒子群优化的复杂网络重叠社团发现[J]. 控制与决策, 2019, 34(7): 1433-1441.
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