復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的免疫策略PPT課件

1、基于局域信息 免疫uniform immunization(均勻免疫) acquaintance immunization（熟人免疫） 基于全局信息 targeted immunization（目標(biāo)免疫） 211kkgc2k1cgmceg2在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模為106，冪率指數(shù) 在2-3.5之間變化的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中不同策略對應(yīng)的免疫臨界值cf均勻免疫(空心圓)熟人免疫（空心三角形）目標(biāo)免疫（空心正方形）圖1（參考文獻3）圖2實驗采用SIS病毒傳播模型，在ER隨機網(wǎng)絡(luò)(a: N為104,=4)，BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型(b：N= 104,m0=8,m=4；c：N= 104,m0=8,m=6)中進行仿真。F為感染節(jié)

2、點的密度，q為免疫節(jié)點的比例。圖3實驗采用SIS病毒傳播模型在(autonomous system)AS層面的Internet 網(wǎng)絡(luò)和High Energy Physics-Theory (HEP-Th)網(wǎng)絡(luò)中測試局域搜索免疫的性能。F為感染節(jié)點的密度，q為免疫節(jié)點的比例圖4 在BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中，聚類系數(shù)與局域搜索免疫性能之間的關(guān)系。F為算法的免疫臨界值，c為網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)對BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)（N=104,m0=8,m=4）使用assortative wiring 算法對網(wǎng)絡(luò)增加聚類系數(shù)問題:n=?圖5實驗采用SIS病毒傳播模型，在ER隨機網(wǎng)絡(luò)(圖a: N為104,=4)，BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò) (圖b：N= 104,m0=8,m=4；圖c：N= 104,m0=8,m=6)中進行仿真。F為感染節(jié)點的密度，q為免疫邊的比例。圖6 研究目標(biāo)免疫和EC免疫策略對網(wǎng)絡(luò)模型連通度C的影響。其中q為免疫邊的比例圖7基于SIS病毒傳播模型，分別采用目標(biāo)免疫和EC策略對于(a)AS網(wǎng)絡(luò),(b)HEP-Th網(wǎng)絡(luò)和(c)PGP網(wǎng)絡(luò)，進行免疫，根據(jù)刪除邊的比例q的變化研究感染節(jié)點概率F的變化。圖8研究目標(biāo)免疫和EC免疫策略對現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)連通度C的影響。其中q為免疫邊的比例圖9來自文獻7圖10 Nested dissection 的執(zhí)行過程（取自文獻8）圖11圖12 Email的分析來自文獻9圖13 對E