因特网的无尺度特性已得到广泛认知，具有幂律度分布的无尺度网络呈现出多星式弱层次结构。对这种网络拓扑的建模已取得很大进展，但现有的可视化工具对这种层次结构的反应并不理想。能够反映这种结构特征的网络可视化工具对网络研究具有一定的实际意义。 BA模型以优选连接机制模拟无尺度网络的增长模式，能够形成具有幂律度分布的网络拓扑，但是由于RA模型中完全不考虑节点的空间位置信息，因而简单地给节点赋予随机坐标所显示的RA算法生成图不能反映无尺度网络的结构特征。 本论文在这方面进行探索，提出一种RA网络可视化工具。本文基于节点覆盖面积与节点度相关的概念进行RA生成图节点空间位置的推断，依据推断出的空间坐标对BA生成图进行可视化，一定程度上反映出BA生成图中弱层次结构。在坐标推断的具体实现上采用全局网络定位(GlobalNetworkPositioning，GNP)坐标系统，这种坐标系统通过最优化算法依据可测量的主机之间的时延距离推断计算每个主机在网络中的坐标。本文通过仿真比较不同最优化算法在实现GNP机制上的性能和复杂度，确定采用单纯形算法实现了GNP机制。论文给出采用GNP机制实现BA生成图的启发式算法及仿真结果。 由于仿真得到的网络图层次并不是十分清晰，离预期结果有一定距离，算法需要进一步的改进，寻找更加合理的坐标计算方案。