基于复杂网络的自然疫源性疾病传播建模与仿真研究

发布时间：2017-06-09 12:17

  本文关键词：基于复杂网络的自然疫源性疾病传播建模与仿真研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：自然疫源性疾病(简称疫病)是威胁人类健康的严重问题,疫病对人类身体的危害显而易见。此外,疫病所具有的传染性可能引起社会的恐慌,同时更需要花费巨大的人力、物力和财力来预防、控制和治疗疫病。由于疫病传播问题的研究不能在真实世界中进行实验,所以计算机仿真就成为研究病毒传播模型的可行方法。本文研究了前人建立的传统疫病传播仿真模型,发现其并不能很好的描述现实情况。鉴于以上原因,本文从网络环境、网络个体、病毒传播动力这三方面提出改进措施,然后通过计算机仿真技术来镜像真实世界中疫病传播情况,并将其与GIS集成。在此基础上,通过对仿真结果的分析来预测传染病发展趋势,为制定公共卫生措施提供决策支持。为了在实验中尽可能贴合真实的世界,研究了复杂网络疫病传播的建模方法。通过网络特征量来检验不同网络与真实网络之间的异同。通过实验发现:规则网络、ER网络和BA网络都与真实网络存在着较大差异。WS网络虽然同时具备小世界和高聚类系数双特性,但其传递信息量大,容错率较低,尤其是在分布式环境下,与实际应用有较大距离。基于此原因,提出了航通的小世界网络模型,使信息的交换量限制在2.5()2数量级上,同时搜索失败率降低到10%以下。通过研究疫病传播的数学模型和人工免疫对疫病传播的影响,来模拟真实世界中疫病的传播及其传播阻力。通过分析发现SIS、SIR、SIRS模型都与真实世界中疫病传播情况不符,于是以这三种数学模型为理论基础,提出了SIRSD疫病传播模型数学模型。在此基础上,将SIRSD模型和人工免疫应用到改进的小世界网络中进行仿真实验,证实了SIRSD模型相比传统数学模型的优越性,以及加入人工免疫修正后,疫病的传播情况的仿真更具真实性。为了在仿真中表现出不同个体(Agent)的差异性,研究了Agent的形式化描述,发现难以在计算机中以数值的方式来表示,也就无法将这些概念进行量化。于是提出了基于FCM的Agent模型,以支持Agent对疫情认知的知识表示,通过该模型可以很好地模拟不同人的推理过程和规避疫病的决策过程。基于前面的研究,设计并实现了一个基于复杂网络的疫病传播仿真系统。在此基础上模拟了SARS疫病传播仿真实例,对仿真结果进行分析之后,给出了控制SARS传播的公共卫生建议。
【关键词】：Multi-Agent 复杂网络 小世界网络 FCM
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R181.8;O157.5
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 课题研究背景与意义10-12
• 1.1.1 自然疫源性疾病背景10-11
• 1.1.2 研究意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-13
• 1.2.1 自然疫源性疾病传播的数学模型12-13
• 1.2.2 多智能体与复杂网络在疾病传播中的应用13
• 1.3 本文的研究内容13-15
• 1.4 本文的组织结构15-16
• 第2章 复杂网络的研究16-28
• 2.1 复杂网络特征量16-19
• 2.1.1 平均路径长度16-17
• 2.1.2 聚类系数17-18
• 2.1.3 度分布18-19
• 2.2 经典复杂网络模型19-26
• 2.2.1 规则网络19-21
• 2.2.2 Erd?s Rényi网络21-22
• 2.2.3 Barabasi-Albert网络22-24
• 2.2.4 Watts-Strogatz网络24-26
• 2.3 本章小结26-28
• 第3章 改进的小世界网络28-40
• 3.1 介绍28-29
• 3.2 改进网络29-30
• 3.3 节点注册过程30-34
• 3.3.1 网络创建31-32
• 3.3.2 搜索过程32-34
• 3.3.3 容错性分析34
• 3.4 特征和性能分析34-37
• 3.4.1 网络特征35-36
• 3.4.2 搜索性能36-37
• 3.5 容错率37-39
• 3.6 本章小结39-40
• 第4章 改进小世界网络的传播动力模型40-63
• 4.1 疫病传播数学模型40-45
• 4.1.1 SIS40-42
• 4.1.2 SIR42-43
• 4.1.3 SIRS43-44
• 4.1.4 改进的动力学模型44-45
• 4.2 改进小世界网络中SIRSD传播动力学45-48
• 4.3 改进小世界网络模型的免疫策略48-54
• 4.3.1 随机免疫48-50
• 4.3.2 目标免疫50-53
• 4.3.3 免疫策略对比实验53-54
• 4.4 改进小世界模型的传播动力学仿真54-61
• 4.4.1 网络参数对疫病传播的影响56-57
• 4.4.2 SIRS模型疫病传播动力学分析57-59
• 4.4.3 SIRSD模型疫病传播动力学分析59-61
• 4.5 本章小结61-63
• 第5章 自然疫源性疾病传播中的Agent建模63-83
• 5.1 Agent的形式化描述63-67
• 5.1.1 Agent的简单形式化描述63-64
• 5.1.2 认知型Agent的抽象结构64-65
• 5.1.3 基于符号逻辑的Agent结构65-66
• 5.1.4 基于决策的Agent结构66-67
• 5.2 基于模糊认知图的Agent推理模型67-72
• 5.2.1 模糊认知图67-68
• 5.2.2 基于FCM的Agent推理模型68-71
• 5.2.3 Agent推理的实现71-72
• 5.3 基于情感和认知的Agent规避传染决策研究72-81
• 5.3.1 情感理论的基本知识72-74
• 5.3.2 基于FCM的Agent规避传染策略74-81
• 5.4 本章小结81-83
• 第6章 自然疫源性疾病传播仿真系统83-97
• 6.1 疫病传播仿真系统需求分析83-84
• 6.2 疫病传播仿真系统设计与实现84-86
• 6.2.1 开发过程84-85
• 6.2.2 系统体系结构85-86
• 6.3 疫病传播仿真系统与GIS的集成86-89
• 6.3.1 GIS数据格式86
• 6.3.2 GIS数据导入86-87
• 6.3.3 GIS地图渲染87-88
• 6.3.4 疫病传播系统集成GIS效果展示88-89
• 6.4 SARS疫病传播仿真应用实例89-95
• 6.4.1 应用实例背景—SARS事件89-90
• 6.4.2 SARS传播模型90-91
• 6.4.3 仿真结果与分析91-95
• 6.5 本章小结95-97
• 结论97-99
• 参考文献99-103
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果103-105
• 致谢105

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本文编号：435444