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《基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的病毒傳播模型及遏制策略分析》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、摘要摘要復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)今各個領(lǐng)域研究的熱門話題之一，而基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的病毒傳播模型的建立也極為引人關(guān)注。生物病毒傳播模型的引入讓計算機病毒模型的仿真進入了一個新的時代。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展給病毒傳播模型的建立提供了更廣闊的空間。本文圍繞著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的無標(biāo)度模型展開研究。本文分析了BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的特點，提出其缺陷并對其進行改進。原有的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)采用了平穩(wěn)增長機制，與現(xiàn)實中網(wǎng)絡(luò)增長情況不相符。本文改變了原有網(wǎng)絡(luò)的增長機制，采用迭代的算法生成新的網(wǎng)絡(luò)，改進后的網(wǎng)絡(luò)模型和現(xiàn)實中的網(wǎng)絡(luò)更為接近。同時這一算法的提出也改變了新增節(jié)點不參與新增連接的缺陷，讓每一個新增節(jié)點都參與到下次的連接當(dāng)中，經(jīng)過改
2、進，網(wǎng)絡(luò)更加符合實際，為病毒傳播過程的仿真提供了一個良好的平臺。在病毒傳播過程中，引入了分段感染能力函數(shù)和概率連接函數(shù)，分段感染能力函數(shù)把網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點分為三類，即關(guān)鍵節(jié)點、平均度節(jié)點、和度值較小的節(jié)點。通過分析現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)的特點，關(guān)鍵節(jié)點的感染能力最強，但不會無休止的增大。度值較小的節(jié)點感染能力雖然小，但不會趨近與0。針對這兩類節(jié)點的特點，將其感染力設(shè)為定值。其余的節(jié)點，其感染能力和度的值成正比。概率連接函數(shù)的提出，說明了現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)中普遍存在的一種現(xiàn)象：即使網(wǎng)絡(luò)中兩個節(jié)點物理上可以連接，也不一定發(fā)生數(shù)據(jù)連接。這兩個函數(shù)的引入，使得病毒的傳播情況更符合現(xiàn)實。對改進的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型進行病毒
3、傳播情況的仿真，通過仿真結(jié)果分析了病毒在改進后的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型中的傳播特點以及各個函數(shù)對計算機病毒傳播過程中的影響，得出了一些重要的結(jié)論，為以后病毒防范工作的展開奠定了理論基礎(chǔ)。本文通過與計算機網(wǎng)絡(luò)病毒傳播初期較為相似的SI模型進行了理論上的分析，將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的兩個函數(shù)引入到SI模型中，通過對微分方程求解，得出了引入函數(shù)后的臨界值。并通過仿真驗證了引入函數(shù)后的模型可以降低病毒傳播初期的擴散速度。在文章的最后，介紹了近些年常用的病毒免疫和遏制策略，并提出了遏制策略。關(guān)鍵字：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)感染率遏制策略AbstractAbstractComplexnetworkisoneofho
4、tresearchtopicsnowadaysinvariousfields，andthefoundationofvirustransmissionmodelbasedonthatisalsoconcernedbymanypeople．Emulateofcomputervirusmodelhascomeintoanewtimesbyintroducingthetransmissionmodelofbiologicalvirus．nerapiddevelopmentofcomplexnetworkhasprovidedabroaderspaceforthefoundationofv
5、irustransmissionmodel．Thispaperhasmainlystudiedthescale-freemodelinComplexnetwork．TllispaperhasanalyzedthecharacteristicsofBAscale-freenetwork,foundoutitsdefectsandimprovedthem．1heoriginalscale-freenetworkadoptsthesteadygrowthmechanism，whichdoesnotmatchthegrowthinrealnetwork．Hence，thisworkhas
6、changedthegrowthmechanismoforiginalnetworkandadoptiterativealgorithmtogeneratenewnetwork,makingtheimprovednetworkmodelclosemuchmoretotherealnetwork．Atthesametime，thenewalgorithmhasalsochangedthedefectthatthenewaddednodedoesnotparticipateintothenewaddedconnection,SOthateverynewadded．nodecanpar
7、ticipateintonextconnection,inthisway,theimprovednetworkismorerealisticandprovidesa900dplatformforsimulationofvirustransmissionprocess．Thefunctionofsub—infectabilityandprobabilityconnectionhavebeenintroducedintovirustransmissionprocess，andinsu
