基于MATLAB的幂律分布复杂网络建模与仿真分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了具有幂律分布特性的复杂网络建模与仿真分析，支持无标度网络生成、拓扑可视化及统计检验，为复杂网络研究提供完整的仿真分析解决方案。

详 情 说 明

基于幂律分布的复杂网络拓扑特征建模与仿真分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台的复杂网络仿真分析工具，专注于对具有幂律度分布特性的复杂网络进行建模与分析。系统能够生成符合幂律分布规律的无标度网络模型，并提供全面的网络拓扑结构可视化、统计检验和特征指标计算功能。通过本系统，用户可深入理解复杂网络的拓扑特性，验证幂律分布在真实网络中的存在性，为网络科学研究提供可靠的仿真分析平台。

功能特性

• 多种网络生成模型：支持基于BA模型的确定性生长方法和基于配置模型的随机连接方法
• 参数化网络构建：用户可自定义网络规模（节点数量）、幂律指数（γ值）等关键参数
• 拓扑结构可视化：提供节点连接关系和度分布的双重可视化展示
• 统计检验分析：采用最大似然估计进行幂律分布拟合，结合Kolmogorov-Smirnov检验评估拟合优度
• 网络特征量化：计算平均路径长度、聚类系数、度分布方差等全局拓扑指标
• 数据持久化支持：支持网络数据的导入导出，便于后续分析和比较研究

使用方法

1. 参数配置：在运行主程序前，根据需要设置网络规模、幂律指数和模型选择参数
2. 网络生成：系统根据指定参数构建复杂网络模型，生成邻接矩阵和节点度序列
3. 可视化分析：查看网络拓扑图和对数坐标下的度分布图，直观了解网络结构特征
4. 统计检验：执行幂律分布拟合检验，获取拟合参数、p值等统计指标
5. 结果导出：保存网络数据文件和统计分析报告，供进一步研究使用

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox，Graph Theory and Network Algorithms相关功能
• 硬件建议：4GB以上内存，支持大规模网络（节点数>10000）的分析需要8GB以上内存

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括网络模型的生成与初始化、拓扑结构的构建与计算、可视化展示的实现以及统计分析的执行。它负责协调各功能模块的协同工作，处理用户输入的参数设置，调度网络度量指标的计算任务，并组织输出结果的生成与保存，确保整个仿真分析过程的有序进行。