【代码分享】LLM+进化算法:动态生成网络关键节点识别函数

01 研究背景与创新点

本文分享一项前沿研究方法：使用大语言模型（LLM）驱动进化算法，自动生成网络关键节点识别函数。该方法突破传统固定中心性算法的局限，让算法本身在进化过程中不断优化。核心创新：

• • 传统方法：依赖人工预设的中心性指标（度中心性、PageRank等）
• • 本文方法：使用LLM自动生成和优化节点重要性评估函数
• • 进化机制：通过遗传算法让评估函数自主进化
• • 目标导向：以网络连通性破坏程度作为优化目标

02 方法框架与核心思想

基本流程：

# 节点重要性评估函数统一接口defscore_nodes(adj_matrix):"""    输入: 邻接矩阵    输出: 节点重要性得分字典{节点ID: 得分}    """return scored_nodes

适应度评估标准：

# 网络连通性破坏程度作为适应度fitness = 1 - (σ_after / σ_before)

其中σ(G)表示网络连通性，删除重要节点后连通性下降越多，算法越优。

03 核心代码实现

进化算法主框架

defevolve_with_llm(adj_matrix, init_codes, model, epochs=15, pop_size=12):# 初始化种群    population = []for code in init_codes:        fn = safe_exec_score_nodes(code)        fit = evaluate_fitness(adj_matrix, fn, remove_ratio=0.10)        population.append({"code": code, "fitness": fit})# 进化循环for ep inrange(epochs):        population = sorted(population, key=lambda x: x["fitness"], reverse=True)        elites = population[:2]  # 保留精英        children = []# 生成子代whilelen(children) + len(elites) < pop_size:            parent_a = roulette_select(population)            parent_b = roulette_select(population)# LLM交叉            child_code = crossover_with_llm(parent_a, parent_b, model=model)# 概率变异if random.random() < 0.35:                child_code = mutate_with_llm(child_code, model=model)            children.append({"code": child_code, "fitness": evaluate_fitness(...)})        population = elites + children

LLM驱动的交叉操作

defcrossover_with_llm(parent_a, parent_b, model):"""使用LLM融合两个父代函数的代码"""    prompt = f"""    请将以下两个函数融合：    父代函数A:{parent_a['code']}    父代函数B:  {parent_b['code']}    生成一个新的score_nodes函数。    """return llm_chat(model, prompt)

适应度评估函数

defevaluate_fitness(adj_matrix, score_fn, remove_ratio=0.2):"""评估函数：删除重要节点后的网络连通性破坏程度"""# 计算原始网络连通性    G_original = nx.from_numpy_array(adj_matrix)    sigma_before = network_connectivity(G_original)# 使用算法评分并删除重要节点    scores = score_fn(adj_matrix)    nodes_to_remove = sorted(scores, key=scores.get, reverse=True)[:int(remove_ratio*len(scores))]# 删除节点后计算连通性    G_removed = G_original.copy()    G_removed.remove_nodes_from(nodes_to_remove)    sigma_after = network_connectivity(G_removed)return1 - (sigma_after / sigma_before)

04 实验结果与发现

进化过程表现：

• • 初始种群：传统中心性算法（度中心性、PageRank等）
• • 第5代：LLM开始融合不同算法的优点
• • 第10代：出现新颖的节点重要性评估规则
• • 第15代：收敛到稳定且优异的表现

最终生成的优秀函数：

defscore_nodes(adj_matrix):    A = np.asarray(adj_matrix)    G = nx.from_numpy_array(A)    pr = nx.pagerank(G, weight="weight")    scored_nodes = {int(k): float(v) for k, v in pr.items()}return scored_nodes

适应度提升：

• • 初始最佳适应度：0.284
• • 初始最佳适应度：0.284

05 方法优势与应用价值

技术优势：1.自动化：减少人工设计算法的成本2.适应性：针对特定网络特性自动优化3.可解释性：生成的函数代码可读可分析4.扩展性：可融入领域知识引导进化方向

应用场景：

• • 社交网络关键用户识别
• • 基础设施网络脆弱性分析
• • 生物网络关键基因发现
• • 交通网络关键节点定位

06 总结与展望

本文展示了一种LLM驱动算法进化的新范式，将算法设计从人工编码转向自动优化。这种方法不仅适用于节点重要性评估，还可扩展到其他网络分析任务。未来方向：

• • 多目标优化（同时考虑连通性、效率等）
• • 加入领域知识约束
• • 扩展到动态网络分析
• • 应用于大规模真实网络

欢迎在评论区交流网络分析算法自动化的技术问题！

文献来源： Mao, Jinzhu, et al. "Identify critical nodes in complex network with large language models." arXiv preprint arXiv:2403.03962 (2024).免责声明： 本代码基于公开文献复现，因原始实现细节未完全披露或编码习惯差异，结果可能存在细微偏差，仅供参考。

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