改进的多局域世界模型算法仿真网络图度分布的MATLAB代码

以下是MATLAB实现改进的多局域世界模型算法仿真网络图度分布的示例代码：

% 设置参数
N = 1000; % 节点数
K = 5; % 每个节点连接的邻居数
p = 0.1; % 每个边以一定概率重新连接的概率
M = 100; % 仿真次数
T = 5; % 重连次数

% 生成多局域世界模型
A = zeros(N);
for i = 1:N
    for j = 1:K/2
        k = mod(i+j-1, N)+1;
        A(i,k) = 1;
        A(k,i) = 1;
    end
end
for i = 1:N
    for j = 1:N
        if rand < p
            A(i,j) = 1;
            A(j,i) = 1;
        end
    end
end

% 进行 M 次仿真，统计度分布
deg = sum(A);
x = unique(deg);
y = zeros(size(x));
for i = 1:M
    A_new = A;
    % 重连 T 次边
    for j = 1:T
        % 随机选择一条边进行重连
        [j,k] = find(A_new==1);
        idx = randi(length(j));
        l = randi(N);
        while A_new(j(idx),l) == 1 || l == j(idx)
            l = randi(N);
        end
        A_new(j(idx),k(idx)) = 0;
        A_new(k(idx),j(idx)) = 0;
        A_new(j(idx),l) = 1;
        A_new(l,j(idx)) = 1;
    end
    % 统计度分布
    deg_new = sum(A_new);
    y_new = histc(deg_new,x);
    y_new = y_new/sum(y_new);
    y = y + y_new;
end
y = y/M;

% 绘制度分布图
figure;
plot(x,y,'o-');
xlabel('节点度数');
ylabel('度分布');

程序中，首先设置了模型的参数，包括节点数、每个节点连接的邻居数、每个边以一定概率重新连接的概率以及重连次数等。然后，利用两个 for 循环生成多局域世界模型，并计算每个节点的度数。接下来进行 M 次仿真，每次仿真随机选择一条边进行 T 次重连，并统计新的度分布。最后，将 M 次仿真得到的度分布取平均，绘制度分布图。

需要注意的是，在本程序中，进行随机重连时，首先随机选择一条边，然后再随机选择一条未连接的边进行连接，以避免出现自环或重边的情况。