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复杂网络算法 评分:

简单复杂网络算法,运行效果好,效率高。 N=input('请输入最近邻耦合网络中节点的总数N:'); %%参数输入 K=input('请输入最近邻耦合网络中每个节点的邻居数K:'); if K > floor (N-1) | mod (K,2) ~=0 disp ('参数输入错误:K值必须是小于网络节点总数且为偶数的整数'); return; end angle=0:2*pi/N:2*pi-2*pi/N;x=100*sin(angle);y=100*cos(angle);%%生成各节点坐标 plot(x,y,'ro','MarkerEdg eColor','g','MarkerFaceColor','r','markersize',8); hold on; A=zeros(N); for i=1:N %%生成最近邻耦合网络的邻接矩阵 for j=i+1:i+K/2 jj=j; if j>N jj=mod(j,N); end A(i,jj)=1;A(jj,i)=1; end end p=input('请输入随机化重连的概率p:'); for i=1:N for j=i+1:i+K/2 jj=j; if j>N jj=mod(j,N); end p1=rand(1,1);%%若生成的随机数小于p,则边进行随机化重连,否则不重连 if p1<p %%重连策略:断开原来的边,在未连的边中随机选择另一个节点与原节点连接 A(i,jj)=0;A(jj,i)=0;A(i,i)=inf;a=find(A(i,:)==0); rand_data=randint(1,1,[1,length(a)]); jjj=a (rand_data);A(i,jjj)=1;A(jjj,i)=1;A(i,i)=0; end end end for i=1:N %%开始画最近邻耦合网络 for j=i+1:N if A(i,j)~=0 plot([x(i),x(j)],[y(i),y(j)],'linewidth',1.2); hold on; end end end axis equal; hold off
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2015-06-29 上传大小:1KB
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复杂网络实验2:WS小世界模型(matlab)
复杂网络理论及其应用.pdf

复杂网络理论及其应用.pdf ........................................................................

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复杂网络理论与应用

复杂网络是复杂系统的抽象! 网络中 的节点是复杂系统中的个体! 节点之间的 边则是系统中个体之间按照某种规则而自 然形成或人为构造的一种关系" 现实世界 中包含着各种类型的复杂网络! 如社会网 络!"#$%#朋友关系网络及合作网络等$%技术 网络!&%’%(#)%&*+,-.+-,%万维网以及电力网等$% 生物网络!&%/#"0%&神经网络%食物链网络以及 新陈代谢网络等$’ 经过近几年的努力!复 杂网络的研究取得了许多重要进展! 发现 了复杂网络的若干统计特征! 其中包括小 世界性质!""!"&%&即网络中节点之间的平均距 离很短! 对数依赖于网络中的节点数$%无 标度性质!1%)%"’#"

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从pdg(超星)转为pdf,比较清晰;经典书; 目录: 一章:图与算法 二:最小树 三:最小树形图 四:网络优化与线性规划 五:最短路 六:最大流 七:最小费用流 八:二部图的匹配 九:一般图的匹配 十:中国邮递员问题 十一: NP完全理论 十二: 近似算法

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