局域世界网络上流行病传播的动态行为研究

将SIS（Susceptible-Infective-Susceptible）疾病传播模型应用到局域世界复杂网络上,通过理论分析和数值仿真,详细研究了不同的SIS模型参数（传染率、治愈率）以及局域世界的大小（M）对疾病传播动态行为的影响,根据仿真研究和分析的结果提出了一些可行的控制策略.     

基于再度感染的SIS传播模型研究

提出了复杂网络上一种基于再度感染的SIS传播模型.在具有树状分支结构的网络中,针对某个染病节点,在考虑其感染子节点的同时,也考查其再次感染祖先节点的情况.分别在小世界网络和无标度网络上进行仿真分析,结果表明,对于小世界网络,基于再度感染的SIS传播模型的稳态感染密度比传统的SIS传播模型的要大,而且感染周期越短,稳态感染密度越大;而对于无标度网络,虽然基于再度感染的SIS传播模型的稳态感染密度也比传统的SIS传播模型的要大,但是,感染周期对于稳态感染密度的影响微乎其微,甚至可以忽略.     

供应链网络风险传播SIS-RP模型及仿真

将复杂网络病毒传播动力学中的易染状态-感染状态-易染状态(SIS)模型引入到供应链风险传播研究中,建立了供应链网络风险传播模型(SIS-RP).并以小世界网络为例,从整个供应链网络角度对SIS-RP模型进行了仿真分析.研究表明,各企业应对风险干扰能力的提高能很好遏制风险在供应链网络中的传播,SIS-RP模型能在一定程度上反映风险在供应链网络中的传播演化过程,初步验证了复杂网络理论在研究供应链风险传播问题方面的适用性.     

小世界网络研究血吸虫病的传播

通过理论分析和数值模拟,研究SIRS血吸虫病数学模型在小世界复杂网络上的传播情况和SIRS模型参数(传染率和治愈率)对疾病传播动态行为的影响,验证小世界网络上传播阈值的存在性.     

具有年龄结构的SIS模型的研究

研究具有年龄结构的非自治的SIS模型.把个体的一生分为未成年和成年两个阶段,只有未成年者会感染疾病.在模型中,假设接触感染率为时间的周期函数,研究模型解的渐近行为,得到了疾病传播的阈值.     

复杂网络上SIRS类疾病传播行为分析

考察复杂网络上具有免疫力失效特性的流行病传播模型, 即SIRS模型. 利用平均场理论对疾病传播行为进行了理论分析, 并与计算机模拟结果相对照, 证实复杂网络上疾病传播的决定因素是网络的拓扑结构. 对无标度网, 由于考虑了节点度的非均匀性, 理论值与模拟值拟合得较好. 对小世界网, 由于忽略了重连概率p的影响, 在阈值附近的理论值和模拟值有一定差距. 另外, 发现小世界网络的重连概率p对疾病蔓延速度有较大的影响, 但不影响平稳状态指标.     

用复杂网络理论研究疾病的传播

概述了用复杂网络的理论来研究两个传染病模型,即SIR模型和SIS模型,以及在这两个模型中如何计算疾病的传播阈值.由复杂网络的局部渐近性质--在图中节点的总个数趋于∞时,图具有局部树形结构,可知SIR模型可以用分支过程理论来研究,从而根据母函数的方法可得到一些很好的性质.而SIS模型可以通过平均场的理论得以理解,且知不论在度相关Scale-Free网络中还是度不相关Scale-Free网络中都不存在非零传播阈值.     

具有两个社团结构的复杂网络上的SIS模型

文章将研究社团结构对疾病传播的影响,我们首先建立了具有社团结构的复杂网络上的SIS传染病模型,并利用下一代矩阵方法得到了该模型的基本再生数;最后通过数值模拟研究了社团结构参数Q值对基本再生数的影响。     

含有免疫作用的SIR传染病模型在复杂网络上的动力学行为

研究含有免疫作用的易感染者-感染者-移出者传染病模型(SIR模型)在复杂网络上的动力学行为.首先考虑具有齐次性质的复杂网络（度分布服从指数分布）中免疫作用对疾病传播的影响,然后讨论具有非齐次性质的复杂网络（度分布不服从指数分布,如幂分布）中免疫作用以及非齐次性质对疾病传播的影响.     

网络上具有多种传播媒介和多个染病阶段的SIS传染病模型分析

建立了网络上具有多种传播媒介和多个染病阶段的SIS传染病模型.利用地方病平衡点的存在性,计算出疾病的传播阈值,并通过理论分析和数值仿真得出多种传播媒介及各个染病阶段的转化率对疾病传播阈值的影响.     

具有时滞的生态-流行病SIS模型的稳定性和Hopf分支

该文考虑一类含有时滞的捕食者染病的生态—流行病SIS模型,主要利用特征根法讨论了平衡点的存在性及其稳定性,证明了当时滞τ=0时,正平衡点是局部渐近稳定的,随着时滞增加,正平衡点由稳定变为不稳定,系统在正平衡点附近产生Hopf分支。     

考虑通信流量的复杂网络病毒传播研究

基于一维元胞自动机,考虑信息网络节点全局交互和网络通信流量不均衡的特点,提出新的susceptible -infected - susceptible (SIS)病毒传播模型,研究多种网络拓扑结构下病毒传播行为.研究表明,随着网络通信流量增大,病毒在不同拓扑结构网络中传播速度都明显加快,并在更短的时间内达到稳定的更高的感染规模.研究还发现,在考虑一定通信流量和路由协议下,病毒在节点度分布异质化程度较高的网络中最不易爆发.     

基于演化博弈和网络拓扑结构的改进SIR模型——以疫情舆情分析为例

传统SIR模型的初始参数是随机设定的,同时状态转换之间没有考虑实际网络拓扑结构,导致传播收敛效果与实际不一致.为了解决该问题,本文提出一种基于演化博弈和网络拓扑结构改进的SIR模型.改进的模型首先通过演化博弈方法确定影响因子,接着根据影响因子确定好SIR模型的初始感染率参数,然后根据网络拓扑结构调整状态之间的转换概率....     

基于易感者-染病者-易感者的时变机场网络延误传播模型

为宏观角度分析机场网络延误传播机理,基于复杂网络易感者-染病者-易感者(susceptible-infective-susceptible, SIS)传染病模型建立了延误传播模型。从机场网络延误传播的时变性和与SIS传染病模型的相似性入手,以机场为节点,定义了其在机场网络延误传播过程里存在的不同状态,依据节点状态间的转变机理,建立机场网络延误传播动力学模型,并根据航班时刻规划航班流运输路径。以全国153个机场为例,采集航班延误数据,进行模型仿真并分析实验参数。结果表明:机场网络延误节点的延误影响范围有限,且网络对延误的传播能力具有一定的抑制性,很少出现全网的崩溃现象;该模型具有有效性和实用性,可以较好地仿真实际延误的传播过程。     

Dynamic spreading behavior of homogeneous and heterogeneous networks

The detailed investigation of the dynamic epidemic spreading on homogeneous and heterogeneous networks was carried out. After the analysis of the basic epidemic models, the susceptible-infected-susceptible (SIS) model on homogenous and heterogeneous networks is established, and the dynamical evolution of the density of the infected individuals in these two different kinds of networks is analyzed theoretically. It indicates that heterogeneous networks are easier to propagate for the epidemics and the leading spreading behavior is dictated by the exponential increasing in the initial outbreaks. Large-scale simulations display that the infection is much faster on heterogeneous networks than that on homogeneous ones. It means that the network topology can have a significant effect on the epidemics taking place on complex networks. Some containment strategies of epidemic outbreaks are presented according to the theoretical analyses and numerical simulations.     

Epidemic spreading behavior in local-world evolving networks

The susceptible-infected-susceptible （SIS） epidemic model is presented which can be used to study the epidemic spreading behavior in the local-world evolving network model. Local-world evolving model displays a transition from the exponential network to the scale-free network with respect to the connectivity distribution. From theoretical analyses and numerical simulations, we find that the epidemic spreading behavior on local-world networks also takes on some kind of transitional behaviors. The transitional behavior is further verified by comparing the spreading behavior of local-world network with that of random and scale-free networks. Some feasible control strategies are also orooosed to keeo from the eoidemic spreading on networks.     

一类具时滞和非线性传染率的SIS传染病模型的Hopf分支

研究了一类具恢复期时滞且发生率为非线性的SIS传染病模型,讨论了该系统地方病平衡点的稳定性。利用Hopf分支理论,以时间τ为参数给出了系统在地方病平衡点处产生Hopf分支的充分条件。     

Dynamic spreading behavior of homogeneous and heterogeneous networks

The detailed investigation of the dynamic epidemic spreading on homogeneous and heterogeneous networks was carried out. After the analysis of the basic epidemic models, the susceptible-infected-susceptible (SIS) model on homogenous and heterogeneous networks is established, and the dynamical evolution of the density of the infected individuals in these two different kinds of networks is analyzed theoretically. It indicates that heterogeneous networks are easier to propagate for the epidemics and the leading spreading behavior is dictated by the exponential increasing in the initial outbreaks. Large-scale simulations display that the infection is much faster on heterogeneous networks than that on homogeneous ones. It means that the network topology can have a significant effect on the epidemics taking place on complex networks. Some containment strategies of epidemic outbreaks are presented according to the theoretical analyses and numerical simulations.     

基于动态情绪驱动的人员应急疏散模型

针对应急疏散中人员的动态疏散行为，将情绪感知及传染机制引入行人运动策略，以SIS(susceptible-infectious-susceptible)模型为基础构造了人员情绪更新函数，提出了情绪感知域界定，改进了元胞自动机的动态场.通过仿真实验对所构建动态情绪驱动人员疏散运动模型的性能开展分析，验证了该模型符合个体运动的动态特征.同时探讨了动态行为切换的情绪强度阈值、感染系数和平静系数等因素对疏散过程的影响.结果表明:个体情绪强度阈值决定了系统的个体最终状态，而感染系数和平静系数影响状态变化速率，进而影响疏散时间.该研究为疏散人群管理提供理论依据.