复杂网络上的流行病传播

流行病的传播伴随着整个人类社会的发展,但历史上对于它的研究却进展缓慢.直到最近几十年复杂网络这一学科的崛起,流行病传播的研究才得到了迅猛发展.本文简要介绍了近20年来复杂网络上流行病传播的一些重要研究成果,主要关注四方面的内容:基于接触网络模型的流行病传播;基于集合种群模型的流行病传播;流行病传播的预测;流行病传播的控制.这些研究成果从复杂网络的角度加深了对现实世界中流行病传播的理解,使得对真实流行病传播的预测和控制成为可能.     

基于复杂网络的不同路由策略下交通流驱动的流行病传播

2020年,随着新型冠状肺炎在全球范围的蔓延,交通流对流行病传播动力学的影响备受关注。虽然交通流与流行病传播动力学之间的相互作用已经开始受到关注,但路由策略对基于交通流的流行病传播动力学的影响还没有得到足够的重视,因此本文在SI模型上研究了最短路径、有效路径和概率路径三种路由策略对流行病传播动力学的影响。在BA无标度网络模型上进行了仿真实验,结果显示：在节点交付能力无限交通流无拥塞的情况下,相比于最短路径路由策略,概率路径路由策略能有效地抑制流行病的传播,而有效路径路由策略则加速了流行病的传播速度。此外,在上述三种路由策略下,交通流量和传染率的增加都会导致流行病传播阈值的降低,从而加快流行病的爆发。这些研究对控制流行病的传播具有一定指导意义。     

无标度网络中基于反馈机制的病毒传播模型

在网络中存在超强传染者的前提下,传统的病毒传播模型在无限规模的无标度网络上不存在病毒传播阈值,许多真实的无标度网络中并不存在这种超强传染者.针对这一问题提出了无标度网络中基于反馈机制的最大传染能力限定的病毒传播模型.通过数学方法证明了该模型中病毒传播阈值是存在的,最后通过数据仿真分析了反馈机制、最大传染能力值对网络感染率、控制病毒扩散以及传播阈值的影响.这为控制真实网络中的病毒传播提供了重要的参考依据     

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.     

埃博拉流行病的离散logistic动力学模型及其参数辨识

研究了埃博拉流行病的传染动力学模型建立及其参数辨识问题,构建了埃博拉流行病的离散logistic动力学模型,给出了参数辨识优化问题,该优化问题可以计算所提离散logistic数学模型的最优参数值.基于世界卫生组织统计的几内亚、塞拉利昂和利比里亚等西非国家的病例数据,拟合出所构建埃博拉离散logistic动力学模型的最优参数值,并对其进行了参数分析.结果表明,埃博拉流行病在每个西非国家的传染情况不相同,而且三个西非国家的染病者增长率与抑制常数也具有较大的差异.与已有连续logistic模型的参数辨识结果相比,本文离散logistic模型的参数辨识误差值更小,说明离散logistic模型能够更好地描述埃博拉流行病的传染动力学.     

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.     

无线传感器网络中恶意软件传播研究

从平面无线传感器网络的拓扑结构、无线共享通信及安全机制等固有特征出发,对无线传感器网络上的恶意软件传播动力学进行研究.首先,使用随机几何图建立平面无线传感器网络模型;然后,基于元胞自动机理论建立恶意软件SI(Susceptible-Infected)传播模型,该模型充分考虑无线传感器网络固有特征和传播特征,模型建立引入MAC机制和随机密钥预分布方案.分析和仿真表明,无线传感器网络的空间局域化结构特征、无线信道共享机制和安全管理应用主导了传播增长效果,限制了恶意软件传播速度,降低了在无线传感器网络中大规模流行恶意软件的风险.文中提出的模型能够描述无线传感器网络中恶意软件传播行为,为建立无线传感器网络安全防御机制提供了基础.     

重叠网络上疾病与意识传播模型:非同步的影响

针对Granell等人所建立的重叠网络上疾病与信息传播模型中信息更新早于疾病传播的非同步现象,研究了疾病传播先于信息更新的另一种非同步传播模型,发现这种非同步次序在传染率较大时对各状态节点,特别是对易感者的数量影响较大,而对离散时间模型的疾病暴发阈值以及连续时间模型的稳定性结论均无影响.     

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.     

一类潜伏期和染病期均传染且具一般接触率的SEIS模型

研究了一类潜伏期和染病期均传染且具有一般接触率的SEIS流行病模型,确定了各类平衡点存在的阈值,讨论了各类平衡点的稳定性,揭示了潜伏期和染病期传染对流行病发展趋势的共同影响.     

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.     

Stochastic dynamic model of SARS spreading

Based upon the simulation of the stochastic process of infection, onset and spreading of each SARS patient, a system dynamic model of SRAS spreading is constructed. Data from Vietnam is taken as an example for Monte Carlo test. The preliminary results indicate that the time-dependent infection rate is the most important control factor for SARS spreading. The model can be applied to prediction of the course with fluctuations of the epidemics, if the previous history of the epidemics and the future infection rate under control measures are known.     

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.     

基于复杂网络的疾病传播

疾病传播问题的研究,一直是科学家所关注的焦点。近几年兴起研究的复杂网络,真实地反映出现实中系统的某些重要特性,成为研究现实网络的有效手段。在介绍复杂网络的基础上,着重阐述了复杂网络描述疾病传播的研究工作及成果,特别指出其就用于SARS病毒传播研究得到的一些有意义的结论,从而为控制病毒的传播提供了一种重要的参考依据。     

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....     

社会网络中具有怀疑机制的谣言传播模型

研究了具有怀疑机制的谣言传播模型,提出了更符合社会实际情况的SIQR谣言传播模型.同时给出了对应的平均场方程并对稳定性做了分析,还在社会网络中对SIQR模型中谣言真相传播率对谣言传播过程中各类人的影响进行了数值模拟.结果表明了谣言真相传播率在谣言传播的过程中起到重要的作用.对比没有怀疑机制的谣言传播模型,谣言在具有怀疑机制的谣言传播过程中传播的更慢,谣言真相传播率越大,谣言在社会网络中的最大影响力越小.政府部门可通过各种途径提高谣言真相传播率,降低谣言对公众和社会的影响.     

时序超网络上重要节点挖掘方法研究

在如何识别时序超网络上的重要节点方面取得了一定的进展。定义了该类网络上度量节点重要性程度的8个中心性方法及随机移除节点的基线方法，分别侧重于网络不同的拓扑结构性质和时间特征，从多个角度综合考虑了该类网络上节点的重要性。同时，构建了时序超网络上的SI传播模型，基于该模型提出了新的评估方法来衡量所提出的中心性方法的有效性。研究表明，在时序超网络上，基于最快到达路径的介数中心性方法是评价该类网络上节点重要性的良好指标。此外，基于时间分辨率的度和超度中心性方法通过寻找网络的最佳时间分辨率，可以进一步优化普通的度和超度中心性方法，弥补了普通方法不能有效考虑网络时间信息的缺点，且在多个真实网络上表现出与介数中心性方法相当的性能。