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BA网络级联失效模型，不采用标度，并使用Python实现。

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简介：
该代码利用Python编程语言以及networkx工具集完成了内容构建，具体包括了两个基于无标度网络结构的耦合模型的搭建。此外，基于这些耦合模型，还构建了一种网络级联失效模型。该耦合模型的建立方法采用同配耦合方式，节点之间则采用一一对应或异配耦合关系来模拟级联失效流程。该流程首先确定需要攻击的节点，随后移除该节点及其与其耦合的节点，并递归地判断是否存在脱离最大连通子图的点。为了实现上述功能，需要下载的库包括networkx和matplotlib。

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  • 基于Python的BA无标度网络级联失效模型
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    本研究构建了一个基于Python编程语言的BA无标度网络级联失效模型，用于分析和预测复杂网络在遭受节点或链路故障时的鲁棒性和稳定性。 代码使用Python的NetworkX工具实现的内容包括：构造了两个BA无标度网络的耦合模型，并基于此构建了网络级联失效模型。耦合模型建立方法为同配或异配，节点一一对应。级联失效流程如下：首先确定被攻击的节点，移除该节点及其对应的耦合节点，然后递归判断是否有脱离最大连通子图的点需要处理。所需下载的库包括NetworkX和Matplotlib。
     
  • BA模型的无标度网络（MATLAB）
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    本项目利用MATLAB实现BA无标度网络模型，模拟并分析复杂网络中的增长与优先连接机制，探究网络结构特性。 无标度网络是一种复杂网络的研究模型，其特性是节点的连接数目遵循幂律分布：大多数节点具有较低的连接数，而少数节点则拥有极高的连接数。BA（Barabási-Albert）模型则是构建这种类型网络的一种典型方法，它由Albert和Barabási于1999年提出，用于模拟现实中“优先连接”或“富者愈富”的现象。 在MATLAB环境中实现BA模型主要涉及以下步骤： 1. **初始化**：设定初始节点数N0以及每次添加的新节点数量m。通常情况下，N0较小（例如4），而m表示新加入的每个节点与现有网络中其他节点相连的数量（如1或2）。 2. **增长过程**：通过迭代的方式逐步增加网络中的节点数目。在每一步操作时，我们都会向现有的网络结构中添加m个新的节点，并让这些新增加的节点根据“优先连接”的原则与其他已存在的旧有节点建立联系。 3. **生成连接**：具体而言，在决定新加入的每个节点与哪个现有节点相连时，选择的概率是基于当前该旧有节点已经拥有的链接数。即概率P(k) = k/∑k（其中k代表某个特定节点的度数，而∑k则是所有已存在节点度数之和）。这使得拥有更高连接数量的老节点更容易被新加入的节点所选中，从而促进了无标度特性的形成。 4. **更新网络**：在每次添加新的节点之后，需要重新计算并记录下当前整个网络的新状态信息，包括但不限于平均度、最大度等统计量值的变化情况。 5. **输出结果**：可以生成可视化的图形表示来直观展示所构建的复杂网络结构。这通常通过矩阵形式（如邻接矩阵或度数矩阵）来实现，并利用MATLAB内置绘图函数进行图像绘制工作，以便于后续分析和理解。 在实际操作中，我们不仅会关注如何建立这样的无标度网络模型本身，还可能对研究该类网络的其他属性感兴趣。例如聚类系数、路径长度以及小世界特性等。通过深入探究这些特征可以帮助我们更好地理解和模拟现实世界的复杂系统（如互联网结构、社交互动模式或生物分子网路）。 总的来说，BA模型为无标度网络的研究提供了一个重要的工具，并且MATLAB环境能够有效地支持这一过程的实现与可视化操作。通过对这种理论框架的学习和应用，我们可以更加深入地理解复杂系统的生成机制及其特征，并将这些知识应用于解决各种实际问题之中。
     
  • SIR模型在BA无标度网络中的应用
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    本研究探讨了SIR（易感-感染-恢复）模型在Barabási-Albert（BA）无标度网络上的传播特性，分析疾病或信息扩散模式。 BA无标度网络中的SIR模型研究了病毒在具有幂律分布的复杂网络上的传播特性。
     
  • 基于载荷容量模型的无标度网络级联失效分析.zip_复杂网络与matlab_无标度网络及级联失效在matlab中的研究_鲁棒性分析
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    本研究探讨了无标度网络在面对级联失效时的鲁棒性，采用载荷容量模型进行仿真，并利用MATLAB软件开展详细分析。通过实验验证了不同参数对网络稳定性和结构的影响，为提升复杂网络系统的可靠性提供了理论支持和实践指导。 代码实现了BA网络的负载和容量级联失效，并计算了其鲁棒性。
     
  • 基于MATLAB的BA模型与无标度网络在复杂网络中的应用及实现
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    本研究探讨了利用MATLAB软件实现BA模型和无标度网络理论，并分析其在复杂网络中的应用效果。通过模拟实验，验证了该类网络结构的独特性质及其广泛应用前景。 这份程序专门用来仿真无标度BA网络模型。
     
  • Python实现BA无标度网络绘图示例代码
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    本示例展示如何使用Python编程语言和相关库来构建并绘制BA无标度网络模型。通过简洁明了的代码帮助理解复杂网络理论中的重要概念，适用于初学者学习与实践。 # 版权声明：Copyright (c)2017, 东北大学软件学院学生 # 所有权利保留 # 文件名称：a.py # 作 者：孔云 # 问题描述：略 # 问题分析：略 代码如下： ```python import networkx as ne # 导入建网络模型包，命名为ne import matplotlib.pyplot as mp # 导入科学绘图包，命名为mp # BA无标度网络的生成 yBA = ne.barabasi_albert_graph(50, 1) ps = ne.spring_layout(yBA) # 布置框架 ne.draw(yBA, ps, with_labels=True) # 绘制图形 ```
     
  • Python实现BA无标度网络绘图示例代码
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    本示例代码利用Python语言实现Barabási-Albert模型构建无标度网络，并进行可视化展示，适用于学习复杂网络理论与实践。 今天为大家分享一个使用Python绘制BA无标度网络的示例代码，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随文章了解详情吧。
     
  • 基于级联失效的有向无标度网络中节点重要性评估模型
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    本研究提出了一种针对有向无标度网络中节点重要性的评估方法，通过模拟级联失效过程，量化各节点在系统稳定性中的作用。该模型有助于识别关键节点并优化网络结构。 为了准确评估有向无标度网络中节点的重要程度，并制定有效的保护策略以增强网络的抗毁性，在考虑级联失效前后的节点负载量及连通性的变化基础上，提出了一种基于级联失效机制的评价模型来衡量节点重要度。首先构建了描述有向网络内级联失效过程的数学框架，推导出在某一特定时间点各节点所承担的数据传输任务（即负载）。随后结合每个节点在网络数据流中的位置因素，建立了一个用于评估其关键性的量化指标体系。 实验结果显示，在面对选择性攻击时，利用该模型确定的关键节点一旦发生故障后，会导致网络分裂成更多独立的子图，并且显著影响整个系统的稳定性。这些发现为实际应用提供了重要的参考依据和实证数据支持。
     
  • Matlab级联失效代码-CascadedFailuresInPower: 级联失效现象
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    本项目提供了一个基于Matlab的工具包，用于模拟和分析电力系统中的级联失效现象。通过详细的模型与算法，帮助研究者深入理解级联故障的发生机制及其对电网稳定性的影响。 此存储库包含用于控制相互依赖网络中的级联故障的MATLAB代码。我的恢复过程分为两个阶段：避免进一步级联及恢复计划。 为了防止电力网络中因级联故障导致的问题，可以采用直流潮流模型进行建模，并确定每条线路中的潮流量。一旦系统检测到故障，必须通过减载或增加发电机产生的功率来阻止进一步的级联（1）。这可以通过简单的线性规划优化问题解决，使用gurobi求解器。 此方法还可以扩展为考虑延迟检测的情况，在这种情况下需要推迟优化以防止在被发现前发生更多的级联。直流电源模型只需要线路导纳和发电及负载节点限制的数据即可建立起来。我将采用“VittorioRosato”的意大利380kV输电网数据集，该网络包含N=310个节点；其中资源（插入功率）的节点编号为1至113，负荷（提取功率）的节点编号为114到210，其余节点编号从211到310。
     
  • 基于BA的无标度网络模型构建算法
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    本研究提出了一种基于边添加策略（BA）的新型无标度网络模型构建算法，旨在探索并模拟复杂系统的拓扑结构特征。通过优化连接规则，该算法能更准确地反映现实世界网络的发展规律和特性。 BA无标度网络构造算法的起始网络是一个包含三个节点的完全图。每次添加一个新节点时，该节点会与现有网络中的三条边相连，因此初始参数M0和M都等于3。