一种超图中基于成本约束的多目标影响力最大化方法

本发明公开了一种超图中基于成本约束的多目标影响力最大化方法，属于社交网络分析技术领域，包括以下内容：S1、选择独立级联IC模型作为基础模型；S2、采用多目标优化函数评估双目标；S3、三模初始化策略：通过基于HCI的初始化模块、基于单位集体影响力的初始化模块和随机初始化模块分别在帕累托前沿PF的不同区域生成多样化初始个体；S4、算子选择：快速非支配排序算法、两点交叉算子、变异算子、自适应调整交叉率与变异率机制。通过上述方式，本发明解决了超图场景下无法兼顾影响扩散与种子成本、且评估与搜索效率低的核心技术问题，提供了一种高效、可扩展的演化多目标解决方案。