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针对求解复杂网络的多目标社区发现问题,提出了一种离散化随机漂移粒子群优化(DRDPSO)算法。首先,通过对社区进行随机化编码操作和针对随机漂移算法的离散化操作,来改善局部网络结构并逐渐增强全局模块度值;其次,根据核K均值(KKM)和比例割(RC)两个目标函数来控制网络中的社区规模、缓解模块度分辨率限制;最后,根据多目标求解策略逐步更新Pareto非劣解集,从Pareto非劣解集选取满足需求的目标社区结构。为了验证所提算法的有效性,将DRDPSO算法与其他社区发现算法在三种具有10个不同参数设置的生成