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针对P2P网络的特性,本文提出了一种局域搜索免疫。实验使用SIS病毒传播模型征BA无标度网络和实际网络中测试了局域搜索免疫策略,结果表明与其它免疫策略相比,该策略可以通过免疫相等或较少的节点来消灭病毒。 相似文献
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为了使用更少的免疫数量且能更快地消灭病毒,已经提出了很多种免疫策略。熟人免疫策略是局域免疫中最有效的方法。基于BA无标度网络的富人俱乐部特性和广度搜索策略,提出了基于富人俱乐部特性的搜索免疫(RPBSI)。该免疫算法有两种策略,这两种策略对邻居节点的搜索方法不同,免疫的代价也有所差异。实验采用SIS病毒传播模型分别在BA无标度网络和科研合作网中验证:RPBSI算法与熟人免疫算法相比可以通过免疫较小的一部分节点达到消灭病毒的目的。 相似文献
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在典型的SIRS模型的基础上,提出了一种无标度网络中带人工免疫的SIRS类传染病模型.运用平均场理论方法分析了所提模型的动力学行为,研究了在两种不同的人工免疫策略下病毒在一种特定的无标度网络上的传播情况,并模拟了两种免疫策略对病毒传播的影响.模拟结果表明,通过人工免疫可以有效降低稳态感染比例,提高系统的传播阈值,从而有效控制病毒在复杂网络上的传播. 相似文献
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蠕虫之所以能够产生巨大的影响和危害,其中重要的一点是利用了其传播网络的无标度特性。鉴于此,对蠕虫在无标度网络上的传播行为及影响因素进行了研究。研究结果表明,通过采取恰当的策略,可以有效地控制蠕虫的传播,显著地降低蠕虫带来的影响。 相似文献
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针对传染病传播模型缺乏多感染阶段的不足,结合SIR和SEIR两种传播模型的特性,提出了一种改进的具有多感染阶段的SIR传染病传播模型(即SInR模型)。该模型充分考虑了不同感染阶段的非均匀感染力对不同网络结构上传染病传播及传播阈值的影响;同时引入相对感染力及传播时间尺度的概念,从网络结构、网络规模及相对感染力方面进行了仿真研究。仿真中无标度网络采用BA模型的生成算法,而小世界网络采用WS模型的生成算法。由仿真可知,感染节点在整个感染过程中大致服从泊松分布,因此在SInR模型下无标度网络的传播速度更快,范围更广;相对感染力对于传染病的大规模爆发存在着一个阈值,当感染力大于阈值时传染病才能大范围地爆发传播,而小于阈值时传染病只会局域小范围传播直至消失,无标度网络的感染力阈值为0.2,小世界网络的感染力阈值为0.24;随着网络规模的增大,传播时间尺度也在增大,相应的传播速度就会降低。仿真结果表明:该模型下无标度网络传染病传播速度更快且影响范围更大;无标度网络的相对传染力的传播阈值小于小世界网络,设置合理阈值有利于降低传染病的传播影响力。 相似文献
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在谣言传播过程中,针对度不同的节点具有的辨识能力不同,结合节点度定义一种新的博弈收益,借助博弈论建立一种动态复杂网络演化模型。该模型考虑到谣言传播往往与节点利益相关这一特点,通过引入辨识能力描述不同节点的非一致传播率,研究谣言在该模型上的传播动力学行为,并提出两种谣言抑制策略。随后,利用两种典型网络模型进行仿真实验,并在Facebook真实网络数据中对仿真结果进行验证。研究表明,谣言模糊程度对BA(Barabási-Albert)无标度网络和Facebook网络中谣言传播速率及达到稳定状态所需时间影响较小,随着谣言模糊程度增大,谣言在网络中传播范围变大,相对于WS(Watts-Strogtz)小世界网络,谣言更容易在BA无标度网络和Facebook网络中传播;研究还发现,免疫收益增加值相同时,与BA无标度网络和Facebook网络相比,WS小世界网络中免疫节点的增长幅度更大;此外,通过节点危害程度进行抑制比通过博弈收益进行抑制具有更好的谣言抑制效果。 相似文献