【源码】基于Python的复杂网络与群体行为模拟

项目简介

本项目使用Python语言开展了一系列复杂网络和群体行为的模拟实验。通过这些实验探究了全局耦合网络、最近邻耦合网络、星形网络和随机网络等不同类型网络结构的特性与行为，以及贪心资源分配、线性阈值模型、Boids模型和传染病模型等群体行为模型的动态演化。

项目的主要特性和功能

网络结构模拟

• 全局耦合网络：各节点与网络内所有其他节点直接相连，可计算并展示其平均路径长度和聚类系数。
• 最近邻耦合网络：每个节点仅和k个最近邻节点相连，能计算并展示其平均路径长度和聚类系数。
• 星形网络：一个中心节点与所有其他节点直接相连，可计算并展示其平均路径长度和聚类系数。
• 随机网络：每对节点以固定概率随机连接，可计算并展示其平均路径长度和聚类系数。

群体行为模拟

• 贪心资源分配：基于贪心的资源自组织机制，优先把资源分配给产出效率高的agent。
• 线性阈值模型：模拟社会影响和传播动态，个体在受足够多邻居影响后改变状态。
• Boids模型：模拟群体行为，每个个体遵循避免碰撞、方向统一和群体聚合规则。
• 传染病模型：模拟传染病在人群中的传播过程，用SIRS模型描述易感者、感染者和康复者的人数变化。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境，并安装networkx、matplotlib、numpy和scipy等必要的库。
2. 运行代码：
3. 进行网络结构模拟时，运行相应的Python文件（如exp1.py），查看不同类型网络的特性和行为。
4. 进行群体行为模拟时，运行相应的Python文件（如exp2.py、exp3.py、exp4.py和exp5.py），观察群体行为的动态演化。
5. 观察结果：程序运行后，会输出相关计算结果和绘制的图像，辅助理解网络结构和群体行为的特性。

注：每个实验的具体参数和初始状态可按需调整。

下载地址

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