本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的免疫策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：長(zhǎng)久以來(lái),傳染病一直是公眾健康的大敵,全球每年因傳染病致死的人數(shù)大約為1300萬(wàn),尤其在發(fā)展中國(guó)家,年死亡率大約一半和傳染病有關(guān)。隨著經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的發(fā)展,人們之間的接觸與交流日益密切,這極大增加了傳染病全球爆發(fā)的可能性,也導(dǎo)致通過(guò)大范圍接種疫苗的方式來(lái)預(yù)防和控制傳染病傳播變得十分困難。同時(shí),接種疫苗可能引起的副作用和社會(huì)有限的資源,都迫使我們應(yīng)該盡量減少接種人群。因此,開(kāi)發(fā)更好的免疫策略對(duì)傳染病的預(yù)防和控制具有重要的意義。近年來(lái),復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展為人們尋找和開(kāi)發(fā)更好的免疫策略提供了新的視野,例如,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的異質(zhì)屬性提出的度中心性免疫策略能夠只針對(duì)網(wǎng)絡(luò)的Hub節(jié)點(diǎn)進(jìn)行免疫就能控制疾病的傳播�；谇懊娴谋尘�,本文對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的免疫策略進(jìn)行了深入的研究,主要研究工作如下:(1)受滲流理論的啟發(fā),針對(duì)目前目標(biāo)免疫策略免疫效果上的不足,提出了基于滲流理論的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)免疫策略。設(shè)定度閾值,以網(wǎng)絡(luò)度最小值初始化閾值,并依據(jù)此閾值將網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)分為可見(jiàn)與不可見(jiàn)兩部分(邊可見(jiàn):當(dāng)且僅當(dāng)連接該邊的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)均可見(jiàn));逐漸增加閾值,關(guān)注由可見(jiàn)節(jié)點(diǎn)與邊構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)中的最大和次大連通片的變化趨勢(shì),構(gòu)建次大連通片關(guān)于閾值的函數(shù);獲取次大連通片函數(shù)取最大值時(shí)閾值的值;獲取該閾值值下的所有度數(shù)與該閾值值相等的節(jié)點(diǎn),并建立次大連通片關(guān)于這些節(jié)點(diǎn)的函數(shù);獲取次大連通片函數(shù)取最大值時(shí)的節(jié)點(diǎn),即為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)下臨界節(jié)點(diǎn);移除該臨界節(jié)點(diǎn),重復(fù)以上步驟,直到網(wǎng)絡(luò)的最大連通片滿足所需為止。為檢驗(yàn)該策略效果,我們?cè)谀M網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)(所選網(wǎng)絡(luò)關(guān)注同配與異配性質(zhì))進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出策略在同配網(wǎng)絡(luò)上能夠取得更好的免疫效果�？傮w而言,與度中心性免疫策略,介數(shù)中心性免疫策略和自適應(yīng)度中心性免疫策略相比較,所提出免疫策略擁有18%-50%的優(yōu)勢(shì)。(2)針對(duì)目標(biāo)免疫的低實(shí)用性和目前局部免疫策略免疫效果上的不足,提出基于分值重算的局部免疫策略。區(qū)別于傳統(tǒng)的局部免疫策略,我們此處認(rèn)為一個(gè)節(jié)點(diǎn)的大度鄰居節(jié)點(diǎn)會(huì)削弱其重要性。以節(jié)點(diǎn)度初始化所有節(jié)點(diǎn)分值,設(shè)定免疫池,從所有節(jié)點(diǎn)中隨機(jī)選出一定比例的節(jié)點(diǎn)作為初始免疫池節(jié)點(diǎn)成員;根據(jù)節(jié)點(diǎn)自身以及鄰居度,重新計(jì)算免疫池節(jié)點(diǎn)成員的分值;接著從每個(gè)被選出的節(jié)點(diǎn)中選擇一個(gè)大于此節(jié)點(diǎn)分值的、最大分值的、非免疫池節(jié)點(diǎn)成員的鄰居節(jié)點(diǎn)替代此節(jié)點(diǎn)成為免疫池節(jié)點(diǎn)成員;重復(fù)此選擇過(guò)程,直到免疫池節(jié)點(diǎn)成員無(wú)更高分值鄰居節(jié)點(diǎn)為止�；诖�,進(jìn)一步假設(shè)每個(gè)節(jié)點(diǎn)能夠記憶其代替過(guò)的節(jié)點(diǎn)的分值和位置,且當(dāng)免疫池中兩個(gè)節(jié)點(diǎn)成員互為鄰居時(shí),能夠交換他們之間的記憶信息,提出感知分值局部免疫策略。模擬網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該算法優(yōu)于已有的基于節(jié)點(diǎn)度的局部免疫策略。同時(shí),在部分網(wǎng)絡(luò)上,感知局部免疫策略甚至優(yōu)于目標(biāo)免疫策略。(3)借助多頭絨泡菌算法在流量分配方面強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì),提出基于多頭絨泡菌算法的半局部免疫策略。修改多頭絨泡菌算法的覓食規(guī)則,使其在覓食時(shí)不僅僅將流量分配到與食物源之間的最短路徑上,而是根據(jù)路徑長(zhǎng)度有差別的分配流量,即在最短路徑上分配最多流量,最長(zhǎng)路徑上分配最少流量,從而使得路徑能夠根據(jù)不同流量分配而相對(duì)區(qū)分。基于此,在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中,首先提取節(jié)點(diǎn)本身和該節(jié)點(diǎn)的最近程鄰居以及他們之間的相互連接關(guān)系構(gòu)成子網(wǎng)絡(luò);利用改進(jìn)的多頭絨泡菌算法,用分配在網(wǎng)絡(luò)邊上的流量去度量此子網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)對(duì)某個(gè)節(jié)點(diǎn)的依賴性,進(jìn)一步選擇被依賴性大的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行免疫。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法優(yōu)于度中心性,鄰近中心性以及介數(shù)中心性等目標(biāo)免疫策略。(4)受遺傳算法進(jìn)化思想的啟發(fā),提出基于遺傳算法的目標(biāo)免疫策略。針對(duì)傳統(tǒng)的目標(biāo)免疫策略,利用經(jīng)六種交叉算子改的進(jìn)遺傳算法對(duì)其進(jìn)行進(jìn)化操作。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,自適應(yīng)介數(shù)中心性免疫策略的免疫效果也能夠被進(jìn)一步提升。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 免疫策略 疾病傳播 滲流理論 多頭絨泡菌算法
【學(xué)位授予單位】：西南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O157.5;R51
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 研究背景和意義10-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 幾類經(jīng)典的傳染病模型12-13
• 1.2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的免疫策略13-15
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容15-17
• 第二章 相關(guān)理論與技術(shù)基礎(chǔ)17-25
• 2.1 符號(hào)說(shuō)明17
• 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)概念與特征17-20
• 2.2.1 網(wǎng)絡(luò)直徑與平均距離18-19
• 2.2.2 聚類系數(shù)19
• 2.2.3 度與度分布19-20
• 2.2.4 同配異配性20
• 2.3 基本免疫策略20-22
• 2.3.1 基于度中心性的免疫策略20
• 2.3.2 基于介數(shù)中心性的免疫策略20-21
• 2.3.3 基于接近中心性的免疫策略21
• 2.3.4 均等圖劃分免疫策略21-22
• 2.4 多頭絨泡菌算法22-23
• 2.5 滲流理論在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的應(yīng)用23-25
• 第三章 基于滲流理論的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)的目標(biāo)免疫策略研究25-35
• 3.1 基于滲流理論的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)的免疫策略25-26
• 3.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果26-34
• 3.2.1 實(shí)驗(yàn)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)模型與數(shù)據(jù)27-29
• 3.2.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析29-34
• 3.3 本章小結(jié)34-35
• 第四章 基于分值重算的局部免疫策略研究35-47
• 4.1 幾種基本免疫策略35-37
• 4.1.1 熟人免疫策略35
• 4.1.2 基于鄰居節(jié)點(diǎn)度的局部免疫策略35-36
• 4.1.3 基于SIR模型的動(dòng)態(tài)免疫策略36-37
• 4.2 基于分值重算的局部免疫策略37-40
• 4.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果40-43
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)模型與數(shù)據(jù)40-41
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析41-43
• 4.4 本章小結(jié)43-47
• 第五章 基于生物啟發(fā)算法的免疫策略研究47-62
• 5.1 基于多頭絨泡菌算法的半局部免疫策略47-55
• 5.1.1 噪聲因子影響下的多頭絨泡菌算法48
• 5.1.2 單源多匯多頭絨泡菌模型48-49
• 5.1.3 基于多頭絨泡菌算法的半局部免疫策略49-50
• 5.1.4 局部性和可行性說(shuō)明50
• 5.1.5 實(shí)驗(yàn)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)模型與數(shù)據(jù)50-51
• 5.1.6 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果51-55
• 5.2 基于遺傳算法的目標(biāo)免疫策略55-61
• 5.2.1 基本遺傳算法55-57
• 5.2.2 基于六種變異算子的遺傳算法57-58
• 5.2.3 基于遺傳算法的目標(biāo)免疫策略58-59
• 5.2.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果59-61
• 5.3 本章小結(jié)61-62
• 第六章 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 本文工作總結(jié)62-63
• 6.2 未來(lái)工作展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-71
• 發(fā)表文章目錄71-72
• 致謝72-73

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