基于复杂网络的免疫策略研究

发布时间：2017-06-27 10:11

  本文关键词：基于复杂网络的免疫策略研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：长久以来,传染病一直是公众健康的大敌,全球每年因传染病致死的人数大约为1300万,尤其在发展中国家,年死亡率大约一半和传染病有关。随着经济与社会的发展,人们之间的接触与交流日益密切,这极大增加了传染病全球爆发的可能性,也导致通过大范围接种疫苗的方式来预防和控制传染病传播变得十分困难。同时,接种疫苗可能引起的副作用和社会有限的资源,都迫使我们应该尽量减少接种人群。因此,开发更好的免疫策略对传染病的预防和控制具有重要的意义。近年来,复杂网络的发展为人们寻找和开发更好的免疫策略提供了新的视野,例如,根据网络节点的异质属性提出的度中心性免疫策略能够只针对网络的Hub节点进行免疫就能控制疾病的传播。基于前面的背景,本文对复杂网络上的免疫策略进行了深入的研究,主要研究工作如下:(1)受渗流理论的启发,针对目前目标免疫策略免疫效果上的不足,提出了基于渗流理论的关键节点发现的目标免疫策略。设定度阈值,以网络度最小值初始化阈值,并依据此阈值将网络的节点分为可见与不可见两部分(边可见:当且仅当连接该边的两个节点均可见);逐渐增加阈值,关注由可见节点与边构成的网络中的最大和次大连通片的变化趋势,构建次大连通片关于阈值的函数;获取次大连通片函数取最大值时阈值的值;获取该阈值值下的所有度数与该阈值值相等的节点,并建立次大连通片关于这些节点的函数;获取次大连通片函数取最大值时的节点,即为当前网络下临界节点;移除该临界节点,重复以上步骤,直到网络的最大连通片满足所需为止。为检验该策略效果,我们在模拟网络和真实网络(所选网络关注同配与异配性质)进行模拟实验。实验结果表明,所提出策略在同配网络上能够取得更好的免疫效果。总体而言,与度中心性免疫策略,介数中心性免疫策略和自适应度中心性免疫策略相比较,所提出免疫策略拥有18%-50%的优势。(2)针对目标免疫的低实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。区别于传统的局部免疫策略,我们此处认为一个节点的大度邻居节点会削弱其重要性。以节点度初始化所有节点分值,设定免疫池,从所有节点中随机选出一定比例的节点作为初始免疫池节点成员;根据节点自身以及邻居度,重新计算免疫池节点成员的分值;接着从每个被选出的节点中选择一个大于此节点分值的、最大分值的、非免疫池节点成员的邻居节点替代此节点成为免疫池节点成员;重复此选择过程,直到免疫池节点成员无更高分值邻居节点为止。基于此,进一步假设每个节点能够记忆其代替过的节点的分值和位置,且当免疫池中两个节点成员互为邻居时,能够交换他们之间的记忆信息,提出感知分值局部免疫策略。模拟网络和真实网络的实验结果表明:该算法优于已有的基于节点度的局部免疫策略。同时,在部分网络上,感知局部免疫策略甚至优于目标免疫策略。(3)借助多头绒泡菌算法在流量分配方面强大的优势,提出基于多头绒泡菌算法的半局部免疫策略。修改多头绒泡菌算法的觅食规则,使其在觅食时不仅仅将流量分配到与食物源之间的最短路径上,而是根据路径长度有差别的分配流量,即在最短路径上分配最多流量,最长路径上分配最少流量,从而使得路径能够根据不同流量分配而相对区分。基于此,在复杂网络中,首先提取节点本身和该节点的最近程邻居以及他们之间的相互连接关系构成子网络;利用改进的多头绒泡菌算法,用分配在网络边上的流量去度量此子网络中其他节点对某个节点的依赖性,进一步选择被依赖性大的节点进行免疫。实验结果表明,该算法优于度中心性,邻近中心性以及介数中心性等目标免疫策略。(4)受遗传算法进化思想的启发,提出基于遗传算法的目标免疫策略。针对传统的目标免疫策略,利用经六种交叉算子改的进遗传算法对其进行进化操作。实验结果表明,自适应介数中心性免疫策略的免疫效果也能够被进一步提升。
【关键词】：复杂网络 免疫策略 疾病传播 渗流理论 多头绒泡菌算法
【学位授予单位】：西南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O157.5;R51
【目录】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 研究背景和意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-15
• 1.2.1 几类经典的传染病模型12-13
• 1.2.2 复杂网络的免疫策略13-15
• 1.3 本文主要研究内容15-17
• 第二章 相关理论与技术基础17-25
• 2.1 符号说明17
• 2.2 复杂网络相关概念与特征17-20
• 2.2.1 网络直径与平均距离18-19
• 2.2.2 聚类系数19
• 2.2.3 度与度分布19-20
• 2.2.4 同配异配性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 基于介数中心性的免疫策略20-21
• 2.3.3 基于接近中心性的免疫策略21
• 2.3.4 均等图划分免疫策略21-22
• 2.4 多头绒泡菌算法22-23
• 2.5 渗流理论在复杂网络上的应用23-25
• 第三章 基于渗流理论的关键节点发现的目标免疫策略研究25-35
• 3.1 基于渗流理论的关键节点发现的免疫策略25-26
• 3.2 实验与结果26-34
• 3.2.1 实验相关网络模型与数据27-29
• 3.2.2 实验与结果分析29-34
• 3.3 本章小结34-35
• 第四章 基于分值重算的局部免疫策略研究35-47
• 4.1 几种基本免疫策略35-37
• 4.1.1 熟人免疫策略35
• 4.1.2 基于邻居节点度的局部免疫策略35-36
• 4.1.3 基于SIR模型的动态免疫策略36-37
• 4.2 基于分值重算的局部免疫策略37-40
• 4.3 实验与结果40-43
• 4.3.1 实验相关网络模型与数据40-41
• 4.3.2 实验与结果分析41-43
• 4.4 本章小结43-47
• 第五章 基于生物启发算法的免疫策略研究47-62
• 5.1 基于多头绒泡菌算法的半局部免疫策略47-55
• 5.1.1 噪声因子影响下的多头绒泡菌算法48
• 5.1.2 单源多汇多头绒泡菌模型48-49
• 5.1.3 基于多头绒泡菌算法的半局部免疫策略49-50
• 5.1.4 局部性和可行性说明50
• 5.1.5 实验相关网络模型与数据50-51
• 5.1.6 实验与结果51-55
• 5.2 基于遗传算法的目标免疫策略55-61
• 5.2.1 基本遗传算法55-57
• 5.2.2 基于六种变异算子的遗传算法57-58
• 5.2.3 基于遗传算法的目标免疫策略58-59
• 5.2.4 实验与结果59-61
• 5.3 本章小结61-62
• 第六章 总结与展望62-64
• 6.1 本文工作总结62-63
• 6.2 未来工作展望63-64
• 参考文献64-71
• 发表文章目录71-72
• 致谢72-73

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