發(fā)布時(shí)間：2017-06-09 12:17

  本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的自然疫源性疾病傳播建模與仿真研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：自然疫源性疾病(簡(jiǎn)稱疫病)是威脅人類健康的嚴(yán)重問題,疫病對(duì)人類身體的危害顯而易見。此外,疫病所具有的傳染性可能引起社會(huì)的恐慌,同時(shí)更需要花費(fèi)巨大的人力、物力和財(cái)力來(lái)預(yù)防、控制和治療疫病。由于疫病傳播問題的研究不能在真實(shí)世界中進(jìn)行實(shí)驗(yàn),所以計(jì)算機(jī)仿真就成為研究病毒傳播模型的可行方法。本文研究了前人建立的傳統(tǒng)疫病傳播仿真模型,發(fā)現(xiàn)其并不能很好的描述現(xiàn)實(shí)情況。鑒于以上原因,本文從網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)個(gè)體、病毒傳播動(dòng)力這三方面提出改進(jìn)措施,然后通過計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)來(lái)鏡像真實(shí)世界中疫病傳播情況,并將其與GIS集成。在此基礎(chǔ)上,通過對(duì)仿真結(jié)果的分析來(lái)預(yù)測(cè)傳染病發(fā)展趨勢(shì),為制定公共衛(wèi)生措施提供決策支持。為了在實(shí)驗(yàn)中盡可能貼合真實(shí)的世界,研究了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)疫病傳播的建模方法。通過網(wǎng)絡(luò)特征量來(lái)檢驗(yàn)不同網(wǎng)絡(luò)與真實(shí)網(wǎng)絡(luò)之間的異同。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn):規(guī)則網(wǎng)絡(luò)、ER網(wǎng)絡(luò)和BA網(wǎng)絡(luò)都與真實(shí)網(wǎng)絡(luò)存在著較大差異。WS網(wǎng)絡(luò)雖然同時(shí)具備小世界和高聚類系數(shù)雙特性,但其傳遞信息量大,容錯(cuò)率較低,尤其是在分布式環(huán)境下,與實(shí)際應(yīng)用有較大距離�；诖嗽�,提出了航通的小世界網(wǎng)絡(luò)模型,使信息的交換量限制在2.5()2數(shù)量級(jí)上,同時(shí)搜索失敗率降低到10%以下。通過研究疫病傳播的數(shù)學(xué)模型和人工免疫對(duì)疫病傳播的影響,來(lái)模擬真實(shí)世界中疫病的傳播及其傳播阻力。通過分析發(fā)現(xiàn)SIS、SIR、SIRS模型都與真實(shí)世界中疫病傳播情況不符,于是以這三種數(shù)學(xué)模型為理論基礎(chǔ),提出了SIRSD疫病傳播模型數(shù)學(xué)模型。在此基礎(chǔ)上,將SIRSD模型和人工免疫應(yīng)用到改進(jìn)的小世界網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),證實(shí)了SIRSD模型相比傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的優(yōu)越性,以及加入人工免疫修正后,疫病的傳播情況的仿真更具真實(shí)性。為了在仿真中表現(xiàn)出不同個(gè)體(Agent)的差異性,研究了Agent的形式化描述,發(fā)現(xiàn)難以在計(jì)算機(jī)中以數(shù)值的方式來(lái)表示,也就無(wú)法將這些概念進(jìn)行量化。于是提出了基于FCM的Agent模型,以支持Agent對(duì)疫情認(rèn)知的知識(shí)表示,通過該模型可以很好地模擬不同人的推理過程和規(guī)避疫病的決策過程。基于前面的研究,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的疫病傳播仿真系統(tǒng)。在此基礎(chǔ)上模擬了SARS疫病傳播仿真實(shí)例,對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析之后,給出了控制SARS傳播的公共衛(wèi)生建議。
【關(guān)鍵詞】：Multi-Agent 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 小世界網(wǎng)絡(luò) FCM
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R181.8;O157.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景與意義10-12
• 1.1.1 自然疫源性疾病背景10-11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.1 自然疫源性疾病傳播的數(shù)學(xué)模型12-13
• 1.2.2 多智能體與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在疾病傳播中的應(yīng)用13
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容13-15
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)15-16
• 第2章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究16-28
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征量16-19
• 2.1.1 平均路徑長(zhǎng)度16-17
• 2.1.2 聚類系數(shù)17-18
• 2.1.3 度分布18-19
• 2.2 經(jīng)典復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型19-26
• 2.2.1 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)19-21
• 2.2.2 Erd?s Rényi網(wǎng)絡(luò)21-22
• 2.2.3 Barabasi-Albert網(wǎng)絡(luò)22-24
• 2.2.4 Watts-Strogatz網(wǎng)絡(luò)24-26
• 2.3 本章小結(jié)26-28
• 第3章 改進(jìn)的小世界網(wǎng)絡(luò)28-40
• 3.1 介紹28-29
• 3.2 改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)29-30
• 3.3 節(jié)點(diǎn)注冊(cè)過程30-34
• 3.3.1 網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建31-32
• 3.3.2 搜索過程32-34
• 3.3.3 容錯(cuò)性分析34
• 3.4 特征和性能分析34-37
• 3.4.1 網(wǎng)絡(luò)特征35-36
• 3.4.2 搜索性能36-37
• 3.5 容錯(cuò)率37-39
• 3.6 本章小結(jié)39-40
• 第4章 改進(jìn)小世界網(wǎng)絡(luò)的傳播動(dòng)力模型40-63
• 4.1 疫病傳播數(shù)學(xué)模型40-45
• 4.1.1 SIS40-42
• 4.1.2 SIR42-43
• 4.1.3 SIRS43-44
• 4.1.4 改進(jìn)的動(dòng)力學(xué)模型44-45
• 4.2 改進(jìn)小世界網(wǎng)絡(luò)中SIRSD傳播動(dòng)力學(xué)45-48
• 4.3 改進(jìn)小世界網(wǎng)絡(luò)模型的免疫策略48-54
• 4.3.1 隨機(jī)免疫48-50
• 4.3.2 目標(biāo)免疫50-53
• 4.3.3 免疫策略對(duì)比實(shí)驗(yàn)53-54
• 4.4 改進(jìn)小世界模型的傳播動(dòng)力學(xué)仿真54-61
• 4.4.1 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對(duì)疫病傳播的影響56-57
• 4.4.2 SIRS模型疫病傳播動(dòng)力學(xué)分析57-59
• 4.4.3 SIRSD模型疫病傳播動(dòng)力學(xué)分析59-61
• 4.5 本章小結(jié)61-63
• 第5章 自然疫源性疾病傳播中的Agent建模63-83
• 5.1 Agent的形式化描述63-67
• 5.1.1 Agent的簡(jiǎn)單形式化描述63-64
• 5.1.2 認(rèn)知型Agent的抽象結(jié)構(gòu)64-65
• 5.1.3 基于符號(hào)邏輯的Agent結(jié)構(gòu)65-66
• 5.1.4 基于決策的Agent結(jié)構(gòu)66-67
• 5.2 基于模糊認(rèn)知圖的Agent推理模型67-72
• 5.2.1 模糊認(rèn)知圖67-68
• 5.2.2 基于FCM的Agent推理模型68-71
• 5.2.3 Agent推理的實(shí)現(xiàn)71-72
• 5.3 基于情感和認(rèn)知的Agent規(guī)避傳染決策研究72-81
• 5.3.1 情感理論的基本知識(shí)72-74
• 5.3.2 基于FCM的Agent規(guī)避傳染策略74-81
• 5.4 本章小結(jié)81-83
• 第6章 自然疫源性疾病傳播仿真系統(tǒng)83-97
• 6.1 疫病傳播仿真系統(tǒng)需求分析83-84
• 6.2 疫病傳播仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)84-86
• 6.2.1 開發(fā)過程84-85
• 6.2.2 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)85-86
• 6.3 疫病傳播仿真系統(tǒng)與GIS的集成86-89
• 6.3.1 GIS數(shù)據(jù)格式86
• 6.3.2 GIS數(shù)據(jù)導(dǎo)入86-87
• 6.3.3 GIS地圖渲染87-88
• 6.3.4 疫病傳播系統(tǒng)集成GIS效果展示88-89
• 6.4 SARS疫病傳播仿真應(yīng)用實(shí)例89-95
• 6.4.1 應(yīng)用實(shí)例背景—SARS事件89-90
• 6.4.2 SARS傳播模型90-91
• 6.4.3 仿真結(jié)果與分析91-95
• 6.5 本章小結(jié)95-97
• 結(jié)論97-99
• 參考文獻(xiàn)99-103
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果103-105
• 致謝105

【相似文獻(xiàn)】

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