加权网络上的病毒传播模型研究与仿真

发布时间：2017-06-22 12:07

  本文关键词：加权网络上的病毒传播模型研究与仿真，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：复杂网络的兴起,给人们开辟了一条新的研究路径。复杂网络能够反映出真实网络一些重要的拓扑结构和统计特性,为研究者们提供了一个研究平台。前人对复杂网络的研究工作,大多数研究都是基于无权网络的,也有部分是在加权网络上进行的,但是现实生活中的网络不仅都是加权网络,而且还是承载有限的加权网络,所以应该研究更加接近现实网络的模型,并且在其上面研究病毒传播的规律及控制策略,对现实生活有着重要的指导意义。文章的主要研究工作如下:1、在前人新提出的边权受限的BBV网络模型基础上,验证其网络的特性,得到度分布、强度分布、边权分布均服从幂率分布。并且建立SIS与SIR两个病毒传播模型,研究边权受限的BBV模型的病毒传播规律,通过仿真得到其病毒传播规律与经典的BBV模型一致。2、同时研究了边权受限的BBV模型上面的免疫策略,通过仿真得出基于节点介数的免疫策略效果是最优的结论。通过将边权受限的BBV模型与经典的BBV模型的病毒传播规律与免疫策略对比,发现边权受限的BBV模型上传播性能、时延均优于经典的BBV模型。3、引入算法机制设计思想,在边权受限的BBV模型上利用算法机制设计寻找出最短路径,并采用最短路径免疫策略。得到最短路径免疫策略下的效果,为复杂网络免疫策略的研究提供了一种新方法。
【关键词】：加权网络 边权受限 病毒传播 最短路径 免疫策略
【学位授予单位】：贵州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O157.5
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 第一章 绪论6-10
• 1.1 复杂网络的研究概况6-7
• 1.2 复杂网络的研究意义7-8
• 1.3 本文研究的主要内容8-9
• 1.4 本文主要结构安排9-10
• 第二章 复杂网络理论基础10-24
• 2.1 基本概念10-13
• 2.2 基本网络模型13-23
• 2.2.1 规则网络13-15
• 2.2.2 ER随机网络15-16
• 2.2.3 小世界网络模型16-18
• 2.2.4 BA无标度网络模型18-19
• 2.2.5 加权网络模型19-23
• 2.3 本章小结23-24
• 第三章 复杂网络的传播理论基础24-33
• 3.1 经典的传播模型24-29
• 3.1.1 SI模型24-25
• 3.1.2 SIS模型25-26
• 3.1.3 SIR模型26
• 3.1.4 非均匀网络的传播临界值26-29
• 3.2 免疫策略29-32
• 3.2.1 随机免疫29-30
• 3.2.2 目标免疫30-31
• 3.2.3 熟人免疫31-32
• 3.3 本章小结32-33
• 第四章 边权受限的BBV网络模型上病毒传播及免疫策略33-44
• 4.1 边权受限的BBV网络模型的演化33-37
• 4.2 边权受限的加权网络模型上病毒传播规律研究37-39
• 4.2.1 边权受限的BBV网络模型上的SIS病毒传播规律37-38
• 4.2.2 边权受限的BBV网络模型上的SIR病毒传播规律38-39
• 4.3 边权受限的BBV网络模型上免疫策略的研究与仿真39-42
• 4.3.1 边权受限的BBV网络模型上的免疫策略40-41
• 4.3.2 两个网络模型上免疫效果的比较41-42
• 4.4 本章小结42-44
• 第五章 基于算法机制设计的最短路径免疫策略44-52
• 5.1 机制设计理论简介44-49
• 5.1.1 机制设计44-46
• 5.1.2 算法机制设计46-49
• 5.2 基于算法机制设计的最短路径免疫策略49-51
• 5.2.1 算法机制设计中的最短路径模型49-50
• 5.2.2 基于最短路径的免疫策略50-51
• 5.3 本章小结51-52
• 第六章 总结与展望52-54
• 6.1 总结52-53
• 6.2 展望53-54
• 致谢54-55
• 参考文献55-58
• 攻读硕士学位期间的主要工作58-59

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