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上海交大周扬名副研究员与合作者的最新研究成果在管理学领域顶级期刊被作为精选论文发表
近日，上海交通大学中美物流研究院周扬名副研究员（第一作者）与美国工程院院士、冯·诺依曼理论奖获得者Fred Glover（共同通信作者），法兰西大学研究院院士Jin-Kao Hao（共同通信作者）等学者在管理学领域顶级期刊（UT-Dallas 24）《INFORMS Journal on Computing》发表学术论文“Detecting Critical Nodes in Sparse Graphs via "Reduce-Solve-Combine" Memetic Search”（2024，Vol.36(1)，p.39-60）。该论文已被期刊评为精选文章（Featured Article），并在期刊网站进行特别报道。
论文摘要
复杂网络关键节点检测问题旨在识别和确定网络中的关键节点，以便更好地理解网络结构和功能。该问题在流行病控制、应急响应、网络脆弱性评估、碳排放监测、网络安全以及药物设计等领域具有广泛的应用。关键节点通常是网络中具有重要作用和影响力的节点，它们的去除或破坏会严重影响网络的稳定性和功能，发展可靠和高效的关键节点检测算法对于保障网络的正常运行至关重要。为此，本研究针对大规模复杂问题算例，提出了一个“Reduce-Solve-Combine”模因搜索方法。该方法将问题缩减机制融入种群算法—模因算法框架，并利用父代解之间的共同模式来指导原算例缩减，然后对缩减后的问题进行求解。通过对42个实际与合成问题算例进行实验评估，实验结果表明所提出的方法取得了显著优于现有方法的性能，包括为9个算例找到了新的上界。最后，通过该方法在节点加权关键节点问题的应用，进一步验证了该方法的通用性。
作者简介
周扬名，上海交通大学中美物流研究院副研究员，研究方向为智能优化、进化计算、机器学习及其在智能制造、交通与物流等领域的应用。先后以第一/通信作者在INFORMS Journal on Computing, Transportation Science, European Journal of Operational Research，IEEE Transactions等高水平期刊发表SCI/SSCI论文20余篇。