基于MATLAB的Barabási-Albert模型Scale-Free网络构建与可视化分析工具

资 源 简 介

本项目在MATLAB环境中实现经典的Barabási-Albert增长模型，支持自定义初始节点数和新增连接数，可生成具有幂律度分布特征的复杂网络结构，并提供网络拓扑统计分析与可视化功能，适用于复杂网络研究与教学演示。

详 情 说 明

基于Barabási-Albert模型的Scale-Free网络构建与可视化分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的Scale-Free网络生成与分析系统，基于经典的Barabási-Albert增长模型。该系统能够模拟现实世界中许多复杂网络的生长过程，生成具有幂律度分布特性的网络结构，并提供全面的网络拓扑分析和可视化功能。

功能特性

• BA模型算法实现：完整实现Barabási-Albert增长模型的网络构建算法
• 参数灵活调节：支持初始节点数、新增连接数、网络规模等关键参数的自定义设置
• 度分布分析：自动计算并展示网络的幂律度分布特征
• 拓扑统计功能：提供平均度、聚类系数、直径等多种网络特征指标计算
• 交互式可视化：实现网络结构的图形化展示，支持缩放、拖拽等交互操作
• 数据导出功能：支持将网络数据和统计分析结果导出为多种格式

使用方法

1. 参数设置：根据需要调整以下参数：

- m0：初始网络节点数（默认值：5） - m：每次新增节点的连接数（默认值：3） - N：目标网络总节点数（默认值：500） - 可视化标志：选择是否生成可视化图形 - 输出路径：指定数据文件保存目录（可选）

1. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动完成网络构建、分析和可视化流程

1. 结果获取：系统将输出：

- 网络邻接矩阵 - 度分布统计分析数据 - 网络拓扑结构可视化图形 - 包含各项网络指标的统计报告 - 可导出的.mat格式数据文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装以下工具箱：

- 图像处理工具箱 - 统计和机器学习工具箱

• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能模块，包括Barabási-Albert网络生成算法的完整实现、网络参数的可配置化输入处理、网络拓扑结构的统计特征计算与分析、基于图形界面的网络可视化展示功能、数据结果的多种格式导出能力以及完整的项目流程控制与用户交互界面。