影响力传播提升6.31%
基于适应度景观序列分析的差分进化算法，实时评估种群陷入局部最优的风险并引导搜索，在真实社交网络上的传播范围超过CELF基准。
唐建新 · Lele, Geng · Juan, Pang · Jiaqiang, Fu · Meiyan, Pu
Expert Systems with Applications 2026
用无偏峰度估计量量化种群适应度分布的尾部特征，一旦超过阈值就判定有陷入局部最优的风险，不用等算法明显失效。
当峰度超过阈值时，启动受测量学放样技术启发的引导策略，将种群拉向全局最优区域，加速进化。
在真实博客网络和三个合成网络上均超越 CELF 基准，平均影响力传播提升 6.31%，直接省去贪心算法的巨大计算开销。