自适应网络上基于社区的传染病控制策略
周涛  |  2012-12-17  |  科学网  |  468次阅读

最近,博士生杨慧在唐明老师的指导下,与安徽大学副教授张海峰合作在 《New Journal of Physics上发表论文“Efficient community-based control strategies in adaptive networks”。杨慧为论文第一作者,唐明老师为通讯作者。

   
近年来,复杂网络上的流行病传播已经受到了国内外学者的广泛关注,大多数研究都关注于不同的静态网络结构对于动力学的影响,仅有少数研究关注人的自适应行为反应在其中所起的作用,如人们在流行病爆发时会避免与染病个体的接触,政府会采取如关闭学校等措施。人的自适应行为会改变接触网络的结构,这种结构变化会改变传播过程,传播过程的变化又反过来促进人的自适应行为,进而导致网络结构的变化,这样就
形成了一个网络拓扑和动力学之间相互影响的反馈环,这类网络称为自适应网络。目前对自适应网络的研究大多关注稳态特性,而忽略了对暂态动力学的研究。

为了研究自适应网络上流行病传播的暂态特征,以及利用这些暂态特性更有效地对疾病实施控制,文章通过标准化社区性参量发现传播过程中会出现很强的中尺度特征,即社区结构。鉴于暂态过程中涌现出的特征,文章分别从免疫和隔离两个基本的控制疾病的措施入手,提出了基于社区效应的控制措施,得出疾病控制并不是控制越早效果越好的结论,并且发现在社区性较强时采取措施能够更好地控制疾病爆发。此研究对于现实世界中自适应动力学,如流行病传播、信息传播等的控制是有利的。因为个体都有自适应性,现实网络也相应地有自适应特性,所以进一步研究其上的控制策略和算法是非常重要的。

论文信息:Hui Yang, Ming Tang, and Hai-Feng Zhang, “Efficient community-based control strategies in adaptive networks”, New J. Phys. 14, 123017 (2012).
论文链接:http://iopscience.iop.org/1367-2630/14/12/123017

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1367-2630_14_12_123017.pdf




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