考虑感染时延的局域世界复杂网络上疾病传播行为

将感染时延引入到经典的Susceptible-Infected-Susceptible(SIS)模型来研究局域世界复杂网络上带有时延的疾病传播行为.均匀时延和度相关时延被集成到改进的SIS模型中,通过数值仿真研究时延对传播行为的影响.结果表明感染时延会促进疾病的爆发,大大增加复杂网络上疾病感染程度.此外,局域世界大小M也会显著影响网络中的疾病传播行为.     

考虑个体运动的SIS传染模型研究

为了进一步提高传染性疾病传播模型的实用性,研究了考虑个体运动的疾病传播模型．基于二维平面空间,首先介绍个体运动模型,然后将运动个体嵌入到标准的SIS（susceptible—infec—ted—susceptible）传播模型中,利用平均场理论分析得到改进SIS模型的传染临界值,并通过大量的数值仿真加以验证;其次,利用数值模拟研究了长程运动对传染临界值的影响;最后基于改进的SIS模型,提出一些可行的抑制疾病传播的控制策略．     

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.     

基于群体稀疏分布的SIS疾病传播模型

在经典SIS疾病传播模型的基础上加入了群体密度、传播效率及个体的游动等因素，考察这些因素对疾病传播的影响．理论分析和仿真模拟表明该疾病传播模型存在一个临界值（λd）c，只有当群体传播效率和群体密度的乘积λd大于（λd）c时疾病才能在群体中持续稳定地传播．另外，研究还发现当群体密度不太大的时候个体的游动更有利于疾病的传播，而个体的长程游动又比短程游动更有利于疾病的传播．根据这些研究结果本文最后给出了相应的疾病预防措施．     

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.     

基于无线传感器网络的局域世界动态演化模型

在传感器网络中,传感器节点本身的通信能量与功率有限,传感器节点仅与其邻域中的相邻节点进行合作与通信,这说明网络中演化过程符合局域演化概念。从无线传感器网络局域演化角度出发,综合考虑传感器网络中节点能量感知连接机制以及节点和链路有增有减的动态过程,提出了一种能量感知的局域世界动态演化模型。利用平均场理论分析并仿真验证了该模型的度分布介于随机网络和无标度网络之间。同时,通过仿真实验研究了所提模型的网络直径和网络能效与局域世界规模的关系,实验结果表明适当增加节点的局域世界可以大大提高网络数据传输的高效性。     

群体稀疏分布的易感-感染-易感疾病传播模型

提出了一个群体稀疏分布在规则网格中的SIS疾病传播模型,研究了该模型的群体密度d、传播效率λ及个体的游动对疾病传播的影响.理论分析和仿真模拟表明该疾病传播模型存在一个临界值(λd) c,只有当群体传播效率和群体密度的乘积λd大于(λd)c时疾病才能在群体中持续稳定地传播.另外,研究还发现当群体密度不太大的时候个体的游动更有利于疾病的传播,而个体的长程游动又比短程游动更有利于疾病的传播.根据这些研究结果,最后给出了相应的疾病预防措施.     

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。     

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.     

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.     

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.     

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.     

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.     

有限资源条件下网络病毒的阻断策略

分析了通过电子邮件途径传播的计算机病毒的特点,探讨了邮件病毒传播模型.在不同的感染率和恢复率条件下,通过变更感染源,分别采用不同的阻断策略.在中国教育网中对病毒的传播和控制进行了演化模拟,提出了在资源有限的条件下复杂网络控制病毒传播的有效策略.     

传染病在小世界网络中传播的相变

为了研究传染病在小世界网络中传播的动力学特性,数值模拟了小世界网络中传染病的传播行为,观察到了相变现象.使用Watts等提出的小世界网络模型以及传统的SIR模型作为传染病模型,分别模拟了在固定传染概率Pi、改变构建小世界网络的无序参数Ps以及固定无序参数Ps、改变传染概率Pi两种情况下的传染病动力学行为.研究了以Pi和Ps为变量的传染病在小世界网络中传播的三维相变行为,并讨论了传染病传播过程中出现的这种相变行为与传染速度之间的关系.结果表明,在上述两种情况下,传染病的传播动力学行为都会有明显的相变发生,可以观测到在传染病稳定期传染人数从收敛态向振荡态的相变.     

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....     

适应性网络上具有潜伏期机制的传染病传播

提出适应性网络上具有潜伏期机制的SIS传染病传播模型,给出该模型的演化方程,研究模型中各参数对传播强度的影响、网络度在演化过程中的变化等问题,得出了在不同参数下迭代后模型中3类人群（易感个体、隐性感染者和显性感染者）数量演化的最终稳定值不同、在适应性网络中＂断边重连＂概率对传染阈值有明显影响、网络中节点的度在迭代之后出现近似幂律分布等结论.经过分析给出发生疫情时应对感染者采取隔离治疗的建议.