西电龚育冬,刘三阳,白艺光等 | 线上-线下多层网络中的负面影响抑制策略
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科技
2024-09-20 12:00
北京
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研究团队
龚育冬，杨生海，刘三阳，王佩，白艺光：西安电子科技大学数学与统计学院
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Yudong GONG, Shenghai YANG, Sanyang LIU, Pei WANG & Yiguang BAI. Strategies for mitigating detrimental effects in cyber-physical multiplex networks. Sci China Inf Sci, 2024, doi: 10.1007/s11432-023-4026-0
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负面影响，如流行病、谣言的广泛传播等，往往会对社会公共安全和稳定发展带来严重危害。在社会网络分析中，随着传播介质和形式的多样化，单层网络模型已不再适用于刻画复杂的传播场景。近年来，基于线上通讯和线下接触的耦合传播模型逐渐成为流行病抑制研究的新范式，线上传播的正、负面信息将给流行病扩散带来新的影响和挑战。如何建立线上-线下耦合系统中的流行病传播动力学模型，展开定量分析以指导最优的抑制策略，具有重要现实意义。为了深入研究耦合环境中的流行病、意识和谣言传播，本文构建了一类线上-线下双层网络模型，其中线上又称信息传播层，包含正、负两方面信息；线下又称物理接触层，是一类有明显社区结构的网络。根据信息类型差异，分别提出了两类传播体系：流行病-意识耦合传播体系（EACM）和流行病-谣言传播体系（ERSM）。在EACM中，使用微观马尔科夫链方法构建状态转移方程，推导出临界状态下的流行病爆发阈值，并结合仿真验证了相关参数的有效性，从参数调整角度阐释了流行病抑制的相关策略。在ERSM中，构建了一类多目标优化模型，旨在同时最小化流行病扩散、谣言传播和相关成本。全新改进的NSGAII-D算法在该优化问题上表现优异，为分析两类负面影响的抑制提供了有效解决方案。(1) 首次考虑了物理接触层的社区结构，揭示了流行病-信息耦合模型两大新要素：社区感染率和社区意志。(2) 构建了主被动免疫策略下的传播动力模型，推导了流行病爆发阈值，在参数实验中验证了仿真和数值分析结果的一致性。 (3) 提出了全新多目标优化模型，旨在同时减少流行病扩散、谣言传播和相关成本。设计了一种新型基于感染率的成对连通性指标，用于评估流行病网络的瓦解效率。本文所提的基于意识传播和社区影响的主被动免疫策略对流行病传播具备明显的抑制效果。在6个人工合成的多层网络中验证了不同参数的影响，结果表明流行病爆发阈值的理论数值分析和实验结果基本一致，社区意识强度和恢复率对爆发阈值影响显著。此外，改进的NSGAII-D算法在所提的多目标优化模型中表现良好，具备效率和精度双重优势。该工作为流行病、谣言的抑制提供了重要分析工具。
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