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    兩種典型網(wǎng)絡(luò)中三種病毒傳播模型的傳播特性研究

    2013-07-23 01:37:38朱鵬鵬董建民
    關(guān)鍵詞:病毒傳播橫坐標個體

    朱鵬鵬 董建民

    1阜陽師范學院 安徽 236000 2山東工業(yè)職業(yè)學院 山東 256414

    0 引言

    1998年,Watts和Strogatz提出了WS小世界模型,這種網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出小世界的特性,度分布遵從泊松分布。

    而大量的對現(xiàn)實復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計結(jié)果表明,實際復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的度分布服從Power Law分布。為了解釋這種冪律分布,Barabasi和Albert在1999年提出了Scale-Free網(wǎng)絡(luò)模型,即BA無標度網(wǎng)絡(luò)模型。

    在研究網(wǎng)絡(luò)病毒傳播之前,我們有必要先對傳染病模型有所了解。生物學中早就開始對病毒傳播進行了研究,并且建立了比較完善的流行病學傳播的數(shù)學模型。

    在典型的傳播模型中,種群內(nèi)的個體基本狀態(tài)包括:S(Susceptible)——易染狀態(tài);I(Infected)——感染狀態(tài);R(Removed)——被移除狀態(tài)(也稱為免疫狀態(tài)或恢復(fù)狀態(tài))。通常用這些狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換過程來命名不同的傳染模型。例如,易染群體被感染,然后恢復(fù)健康并具有免疫性,稱之為SIR模型。若易染群體被感染后,又返回到易染狀態(tài),則稱之為SIS模型。下面針對生物學中SI模型、SIS模型、SIR模型具體介紹病毒的傳播過程。

    1 SI模型的傳播特性

    在 SI 模型中,每個個體處于兩種狀態(tài)中的一種:易感染狀態(tài)(Susceptible)和已感染狀態(tài)(Infective)。模型中每個個體的狀態(tài)變遷過程是:易感染狀態(tài)—>已感染狀態(tài)。

    取節(jié)點數(shù)N=1000,感染率因子為β=0.02,分別在相同平均度為10的BA網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中任選一個節(jié)點作為被感染的節(jié)點,仿真結(jié)果如圖1所示,橫坐標為傳播時間,縱坐標為整個網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點被感染的百分比。從圖中可以看到,病毒經(jīng)過一個較長時間的初始感染階段,當被感染節(jié)點積累到一定的數(shù)量以后,進入快速感染階段,當絕大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點都被感染以后,進入飽和階段。仿真發(fā)現(xiàn),在病毒傳播的早期,病毒在BA網(wǎng)絡(luò)中的傳播更快,顯然BA網(wǎng)絡(luò)中連接分布的不均勻性有利于病毒的快速傳播。

    圖1 SI模型中病毒的傳播趨勢

    2 SIS模型的傳播特性

    在SIS模型中,每個個體也只有兩種狀態(tài):易感染狀態(tài)與已感染狀態(tài),但與SI模型不同的是,它考慮了個體感染后被治愈的可能,被治愈的個體對該病毒仍然是易感染的。

    病人每天被治愈的總數(shù)的比例為δ,稱為日治愈率,即該模型考慮了病人可以治愈為健康者的實際情況。

    取節(jié)點數(shù)N=1000,感染率因子為β=0.02,治愈率為δ=0.08,分別在相同平均度為10的BA網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中任選一個節(jié)點作為被感染的節(jié)點,仿真結(jié)果如圖2所示,橫坐標為傳播時間,縱坐標為整個網(wǎng)絡(luò)被感染的百分比。從仿真結(jié)果可知,在初始感染節(jié)點數(shù)目相同的情況下,BA網(wǎng)絡(luò)中病毒的傳播到達穩(wěn)態(tài)時的感染密度比均勻網(wǎng)絡(luò)(小世界網(wǎng)絡(luò))中的要大。

    圖2 SIS 模型中病毒的傳播趨勢

    3 SIR模型的傳播特性

    另外一類被廣泛研究的病毒傳播模型是SIR模型,它描述的傳播行為是,被染個體要么被治愈后獲得對該病毒的免疫能力,要么成為死亡個體從系統(tǒng)中移除。在單位時間內(nèi),易感染病毒的個體以β平均速率接觸所有網(wǎng)絡(luò)中其他狀態(tài)的體,又以平均速率δ治愈成正?;蛩劳鰻顟B(tài)。

    圖3 SIR模型中病毒的傳播趨勢

    對于SIR模型來講,當被感染節(jié)點治愈成為健康的節(jié)點以后,相當于把此節(jié)點從整個網(wǎng)絡(luò)中除去,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點總數(shù)由N變?yōu)?N-1。圖3中給出了SIR模型中病毒傳播的趨勢。取節(jié)點數(shù)N=1000,感染率因子為β=0.02,治愈率為δ=0.08。分別在相同平均度為10的BA網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)中任選一個節(jié)點作為被感染的節(jié)點,橫坐標為傳播時間,縱坐標為感染節(jié)點數(shù)??梢钥吹剑S著時間的增加,最后兩種網(wǎng)絡(luò)感染節(jié)點數(shù)都變?yōu)?,但BA網(wǎng)絡(luò)被感染節(jié)點的峰值高于小世界網(wǎng)絡(luò),病毒在BA網(wǎng)絡(luò)的流行和消亡都快于小世界網(wǎng)絡(luò)。

    4 結(jié)束語

    近年來,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究吸引了大批來自不同學科學者們的注意,使得復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域獲得較快發(fā)展。同樣,作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的重要組成部分的傳播行為也引起了學者們的廣泛關(guān)注。目前國際國內(nèi)對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中病毒傳播模型的研究都集中于討論靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)中的傳播行為,研究各種網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)和性質(zhì)對病毒傳播的影響,在該領(lǐng)域已有許多重要發(fā)現(xiàn),但是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)傳播理論還不完善,還有很多問題有待解決。

    [1]D.J.Watts.Small Words: The dynamic of Networks between Order and Randomness[M].Princeton : Princeton University Press.1999.

    [2]A.-L.Barabasi.Linked: The New Science of Networks[M].Cambridge: Perseus.2002.

    [3]N T J Bailey.The Mathematical Theory of Infectious Diseases and its Applications[M].New York: Hafner Press.1975.

    [4]R M Anderson,R M May.Infectious diseases in humans[M].Oxford: Oxford University Press.1992.

    [5]O.Diekmann,J A P.Heesterbeek.Mathematical Epidemiology of Infectious Disease: Model Building,Analysis and Interpretation[M].John Wiley & Son publisher.2000.

    [6]G.Streftaris,G J.Gibson.Statistical Inference for Stochastic Epidemic Models[J].Proceedings of the 17th international Workshop on Statistical Modelling,China.2002.

    [7]Y.Wang,C X.Wang.Modeling the Effects of Timing Parameters on Virus Propagation[J].Washington DC,October.27.2003.

    [8]J C.Frauenthal.Mathematical Modeling in Epidemiology[J].New York: Spring-Verlag.1980.12

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