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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 含恢复策略的复杂网络级联失效机理及其鲁棒性分析
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    本研究探讨了复杂网络中的级联失效现象，并提出了一种包含恢复策略的方法来增强网络的鲁棒性和抵御大规模失效的能力。 为了研究复杂网络在随机故障或蓄意攻击下的鲁棒性，我们考虑节点具有恢复和重复失效的特性，并构建了一个基于概率传播模式的级联失效模型。该模型中，设计了随着故障次数增加而逐渐降低的故障概率函数，并提出了两种不同的恢复策略：概率恢复（R）和阶段恢复（T）。通过这四种网络类型——ER、WS、NC以及BA进行研究，分析它们在不同条件下的恢复鲁棒性。 仿真实验考虑了模型中相关参数的变化情况及其对复杂网络级联失效过程中的鲁棒性的影响，并综合评估边的鲁棒性和节点的鲁棒性的性能权衡。根据仿真实验的结果，在概率恢复策略下，随着恢复率的增加，四种类型的网络在面对故障时其级联失效规模都能够得到有效的减小；而在阶段恢复策略中，当参数T值变化到不同的阈值时，四类复杂网络在其鲁棒性指标上均表现出明显的突变现象。
     
  • 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。
     
  • 复杂网络.zip_图网络_无标度网络
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    本资料深入探讨了复杂网络理论中的图网络及无标度网络特性，包括其结构、形成机制与应用案例。 采用随机图生成无标度网络的算法可以返回无标度网络的连接矩阵和度分布，具有较高的实用性。将代码拷贝到MATLAB环境下即可使用。
     
  • 针对级联失效的复杂网络加权方法
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    本研究提出了一种新的复杂网络加权方法，旨在有效应对和减轻级联失效现象，增强网络鲁棒性和稳定性。 为了解决加权复杂网络在抵制级联失效方面的鲁棒性问题，我们提出了一种基于介数的节点加权方法，并通过引入可调权重参数构建了新的级联模型。该模型遵循加权流局部重新分配的原则。我们在典型模型网络和真实世界网络上进行了级联行为的研究。数值模拟与理论分析表明，在特定条件下，网络鲁棒性达到最优水平时所对应的权重参数值可以被确定下来。相较于现有的基于度的加权策略，介数相关的方法能够显著增强网络的鲁棒性。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 复杂网络鲁棒性损失策略及MATLAB代码
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    本研究探讨了复杂网络中鲁棒性的损失机制，并提供了基于MATLAB实现的相关算法和模拟代码，旨在深入分析网络结构对稳定性的影响。 版本：matlab2019a 领域：网络 内容：复杂网络鲁棒性流失策略及附带的MATLAB代码 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • BA无标度网络模型在复杂网络中的经典MATLAB源程序
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    本段代码实现了Barabási-Albert (BA) 无标度网络模型的经典算法，并提供了该模型在复杂网络研究中应用的示例，使用MATLAB编程语言编写。适合对复杂网络理论感兴趣的科研人员和学生参考学习。 复杂网络中最经典的BA无标度网络模型的MATLAB源程序非常实用，并且包含求解节点度数的代码。这是研究复杂网络不可或缺的基础模型。