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2.25 阶和 2.5 阶网络零模型在与原始网络具有相同的联合度分布的基础上分别具有相同的平均聚类系数和聚类谱。 针对如何快速有效地生成2.25 阶和2.5 阶零模型,基于随机置乱生成零模型的方法,提出一种生成2.25 阶、2.5 阶零模型的优化算法-dK-目标保持重连算法。 该算法改进了 Hamiltonian 函数,结合模拟退火算法和 Metropolis 准则,以 2 阶零模型为起始网络,通过优化迭代,生成 2.25 阶和 2. 5 阶网络零模型。 通过仿真实验,精确计算了真实网络及其对应的2.25 阶和 2.5 阶零模型的聚类系数和聚类谱,从而验证了提出的算法生成零模型的有效性和准确性。 同时,仿真实验分析了算法参数的设置对迭代次数的影响,将提出的算法与现有算法就复杂度进行了比较。 分析结果表明,所提出的算法在生成 2.25 阶和 2.5 阶零模型时迭代次数明显少于其他算法,表明该算法有效降低了计算复杂度。

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《2. 25 阶/2. 5 阶网络零模型模拟退火优化算法》

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文件号：062418

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