基于传输半径倍数的无线传感器网络交替路由

针对无线传感器网络能量有效性问题,提出一种基于传输半径倍数的交替路由算法(TSMAR). 算法计算出节点与信宿之间的距离,确定距离与传输半径的下整数倍数,然后根据倍数的奇偶性交替转发数据,同时抑制远离信宿或与发送节点距离较近的节点转发数据. NS仿真验证表明,与BPS算法相比,TSMAR算法减少了转发节点数,提高了网络能量有效性,延长了网络寿命.     

An SEIRS epidemic model with two delays and pulse vaccination*

Pulse vaccination is an effective and important strategy to eradicate an infectious disease. The authors investigate an SEIRS epidemic model with two delays and pulse vaccination. By using the discrete dynamical system determined by stroboscopic map, the authors obtain that the infectious population dies out if R△ 〈 1, and the infectious population is uniformly persistent if R^△ 〉 1. The results indicate that a short period of pulse vaccination or a large pulse vaccination rate is a sufficient condition to eradicate the disease.     

Existence of Positive Periodic Solutions for the SIV Epidemic Model with Impulsive Vaccination and Infection-Age

In this paper, we discuss the SIV epidemic model with impulsive vaccination and infection-age. Bifurcation theory and Lyapunov-Schmidt series expansion are used to show the existence of the positive periodic solutions under some conditions.     

EXISTENCE AND UNIQUENESS OF ENDEMIC STATES FOR THE AGE-STRUCTURED SEIR EPIDEMIC MODEL

An age-structured SEIR epidemic model of a vertically as well as horizontally transmitteddisease is investigated.Threshold results for the existence of endemic states are established for mostcases.Under certain conditions,uniqueness is also shown.Threshold used are explicitly computablein term of demographic and epidemiological parameters of the model.     

自适应网络中的流行病传播动力学研究综述

从自适应模型和自适应网络上的疾病控制措施两个方面总结了近年来自适应网络上传播动力学研究的主要成果,特别关注自适应行为带来的网络结构变化和许多有趣的动力学现象.     

新冠后疫情时代复学风险评估的不确定性量化分析

针对疫情后的复工复产复学问题,以返校复学中的疫情传播为例,进行了风险评估量化研究。以易感态个体从感染到隔离转化全过程的运动轨迹描述为线索,建立了一种适合于风险评估的流行病动力学模型。在模型参数量化的基础上,对复学风险指标的感染人数进行了量化。根据模型参数的取值特性,将感染人数作为离散型随机变量函数,通过动力学仿真计算,结合概率守恒原理给出了感染人数的概率分布,由此实现了复学风险的不确定性量化。算例仿真表明所提方法在复学风险评估中的可行性,可为复工复产复学决策提供理论依据。     

基于SEIiRD模型的COVID-19传播及防控仿真研究

随着新冠肺炎疫情在全世界各地传播,通过对其数据和传播机理的分析,已有SEIRD模型的基础上构建SEI_iRD模型,将感染人群分为无症状感染者、轻症感染者、重症感染者和危重症感染者,分析不同感染人群的传播率对疫情发展的影响。在拟合现实数据的基础上进行仿真实验,研究发现影响疫情发展的主要感染人群是无症状感染者和轻症感染者。在此基础上进一步分析了不同的无症状和轻症感染者的传播速率所造成感染人数和死亡人数的变化情况。针对介入干预时间对感染人数和死亡人数的影响进行了仿真分析。实验结果表明该模型能有效模拟新冠肺炎疫情传播规律,有助于防控职能部门实施相应的疫情防控策略提供决策支持。     

社团结构网络环境下SIS病毒传播建模与分析

考虑许多现实网络具有社团结构,通过引入模块化系数,并在该系数合理范围控制下基于随机网络生成社团网络模型以模拟现实社会网络。通过平均场方法研究网络上的病毒传播动力学行为,推导传播阈值表达式,并用蒙特卡罗仿真加以验证。研究表明:社团结构的存在使得网络度分布发生变化,即社团结构越强,度分布越宽;同时,社团结构越强,病毒越易爆发;另外,传染率远大于阈值时,不同强度的社团结构网络的传播规模趋于一致,即网络结构对传播规模影响不大。     

媒体宣传影响下的脉冲控制双菌株SIR传染病模型

研究了一类媒体宣传影响下的脉冲控制双菌株SIR传染病模型.把脉冲控制策略应用于双菌株SIR传染病模型,分析了该模型无病周期解的稳定性,得到了疾病一致持续生存的充分性条件.