复杂网络中基本网络模型的matlab实现2

function A=BA_net()
%%% 从已有的m0个节点的网络开始，采用增长机制与优先连接的机制生成BA无标度网络
%% A ——————返回生成网络的邻接矩阵
m0=input('未增长前的网络节点个数m0: ');
m=input(' 每次引入的新节点时新生成的边数m： ');
N=input('增长后的网络规模N： ');
disp('初始网络时m0个节点的连接情况：1表示都是孤立；2表示构成完全图；3表示随机连接一些边');
pp=input('初始网络情况1，2或3： ');
if m>m0
disp('输入参数m不合法');
return;
end
x=100*rand(1,m0);
y=100*rand(1,m0);

switch pp
case 1
A=zeros(m0);
case 2
A=ones(m0);
for i=1:m0
A(i,i)=0;
end
case 3
for i=1:m0
for j=i+1:m0
p1=rand(1,1);
if p1>0.5
A(i,j)=1;A(j,i)=0;
end
end
end
otherwise
disp('输入参数pp不合法');
return;
end

for k=m0+1:N
M=size(A,1);
p=zeros(1,M);
x0=100*rand(1,1);y0=100*rand(1,1);
x(k)=x0;y(k)=y0;
if length(find(A==1))==0
p(:)=1/M;
else
for i=1:M
p(i)=length(find(A(i,:)==1))/length(find(A==1));
end
end
pp=cumsum(p); %求累计概率
for i=1:m %利用赌轮法从已有的节点中随机选择m个节点与新加入的节点相连
random_data=rand(1,1);
aa=find(pp>=random_data);jj=aa(1); % 节点jj即为用赌轮法选择的节点
A(k,jj)=1;A(jj,k)=1;
end
end
plot(x,y,'ro','MarkerEdgeColor','g','MarkerFaceColor','r','markersize',8);
hold on;

for i=1:N
for j=i+1:N
if A(i,j)~=0
plot([x(i),x(j)],[y(i),y(j)],'linewidth',1.2);
hold on; %% 画出BA无标度网络图
end
end
end
axis equal;
hold off

[C,aver_C]=Clustering_Coefficient(A);
[DeD,aver_DeD]=Degree_Distribution(A);
[D,aver_D]=Aver_Path_Length(A);
disp(['该随机图的平均路径长度为：',num2str(aver_D)]); %%输出该网络的特征参数
disp(['该随机图的聚类系数为：',num2str(aver_C)]);
disp(['该随机图的平均度为：',num2str(aver_DeD)]);















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