文献类型：期刊文章

作　　者：王龙[1] 武斌[2] 杜金铭[3] 魏钰婷[2] 周达[4]

Long WANG;Bin WU;Jinming DU;Yuting WEI;Da ZHOU(Center for Systems and Control,Peking University,Beijing 100871,China;School of Sciences,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,China;Institute of Industrial and Systems Engineering,Northeastern University,Shenyang 110819,China;School of Mathematical Sciences,Xiamen University,Xiamen 361005,China)

机构地区：[1]北京大学系统与控制研究中心,北京100871 [2]北京邮电大学理学院数学系,北京100876 [3]东北大学工业与系统工程研究所,沈阳110819 [4]厦门大学数学科学学院,厦门361005

出　　处：《中国科学：信息科学》

基　　金：国家自然科学基金(批准号:61751301,61533001,11971405,61703082);中央高校基本科研业务费(批准号:20720180005,N2004004)资助项目。

年　　份：2020

卷　　号：50

期　　号：11

起止页码：1714-1731

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着网络科学的兴起,网络上的传播动力学引起了控制论、博弈论、系统科学、人工智能、社会学、经济学、生物学、心理学、物理学、数学和计算机科学等领域的共同关注.虽然网络上的不同传播行为具有各自的传播规律,但其传播特征总是依赖于网络结构.在实际的复杂网络化系统中,个体间的交互范围不断变化,因此,理解复杂动态网络上的传播行为需要考虑传播动力学与网络演化动力学的耦合.针对当前动态网络上的传播动力学研究主要采用Monte Carlo仿真、缺乏系统理论方法的问题,我们提出随机网络拓扑更新规则,证明该规则为可逆Markov链,并给出其稳态分布,从理论上分析动态网络上的传播动力学.利用该方法,本文以合作演化、疾病传播、疫苗接种为例,给出传播行为分析,揭示动态网络上的演化博弈策略传播行为与疾病传播行为的共性与区别,有望为复杂动态网络上的传播动力学分析提供统一的理论框架.

关 键 词：传播行为  动态网络 演化博弈动力学  疾病传播动力学  

分 类 号：G206] O157.5[数学类]