【源码】基于图卷积网络的图结构鲁棒性优化系统

项目简介

本项目基于图卷积网络（GCN）对图结构进行分析与优化，以提高图结构的鲁棒性。通过改进的WSNs算法生成初始拓扑结构，再利用模拟退火法和爬山算法进行优化。适用于处理如社交网络、分子结构等具有图结构特性的数据。

项目的主要特性和功能

1. 初始拓扑生成：利用改进的WSNs算法生成初始拓扑结构。
2. 拓扑优化：采用模拟退火法和爬山算法优化初始拓扑，增强鲁棒性。
3. 网络攻击模拟：模拟随机攻击和恶意攻击，评估优化后拓扑的鲁棒性。
4. 图卷积网络应用：运用GCN模型提取和编码图结构特征。
5. 图自编码器训练：训练图自编码器（GAE）模型，学习图数据潜在表示。
6. 损失函数定义与优化：定义损失函数优化模型参数，提升模型性能。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件。 1. 安装依赖库：安装Python以及PyTorch、networkx等必要的库。 2. 导入项目文件：将下载的源码文件导入Python环境。 3. 运行脚本：运行train.py或train2.py进行模型训练和测试。 4. 参数设置：按需调整命令行参数，如模型类型、训练周期、学习率等。 5. 查看结果：查看训练过程中的损失值和测试结果的鲁棒性指标。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】