基于多智能体网络的病毒传播多样性动力学行为分析与免疫算法设计

The spread of the virus has a direct threat to the safety and reliability of the network. Based one the heterogeneous, local autonomy, whole emergence and evolution of diversity during spread of the virus in Internet and the disease propagation in crowd, this project carries out the analyze of diverse spread dynamics of the viruses and the immune algorithm. Through the analysis of the strong coupling characteristic of various viruses spread, perception and interaction between different viruses, the multi-agent network models with community structure, dynamic switching, communication constraints characteristics will be established. Based on the description of game and coordination mechanism in the process of the virus spread, and the dynamically switch of topology result from cascading failure, we will reveal the relationship between multiple dynamical behavior (multi-stability, multi-periodic limit cycle, multi-bifurcation and multi-chaos) and cascading failure, as well as game and coordination mechanism. Combining with computer virus transmission network, design effective immune algorithm of virus spread and anti-spread, hybrid regulation immune algorithm based the propagation path prediction and reduction mechanism. This project will established the theory and method for modeling of virus spread on complex multi-agent network, evolution mechanism of multiple dynamic, and design and analysis hybrid immune algorithm, and give some guidance for the practical application of virus spread.

病毒传播直接威胁到网络的安全性和可靠性。项目针对病毒在互联网和疾病在人群中传播的异质异构性、局部自治性、整体涌现性和演化多样性等智能特点，提出基于多智能体网络的病毒传播多样性动力学行为分析与免疫算法研究。研究内容包括通过分析多种病毒传播的强耦合特性，病毒之间的感知和交互，建立融合社团结构特性、动态切换特性、通信约束的复杂多智能体网络传播动力学模型；通过对多种病毒传播过程中博弈与协调机制的刻画，以及级联故障导致网络结构的动态切换，揭示病毒传播多样性动力学行为（多稳态、多周期、多分岔和多混沌）与博弈协调和级联故障之间的内在联系。结合计算机病毒传播网络，设计有效的病毒传播与反传播免疫算法，以及基于传播路径预测与还原机制的混杂调控与免疫算法。项目将为复杂多智能体网络的病毒传播动力学建模、多样性动态行为演化机制及混杂免疫算法的设计与分析建立相应的理论与方法，同时为有关的实际应用提供技术上的指导。

本项目以互联网上病毒（包括网络暴力、网络赌博、电子商务优惠信息、线上线下谣言信息等）、生物网上疾病传播（包括人群中疾病传播、社会网络中槟榔瘾症行为传播等）为背景，结合网络拓扑结构特征和个体特征系统地研究了多智能体复杂网络的传播动力学。首先，考虑到互联网、社会关系网、生物网等网络环境中的不确定因素、干扰和时延等问题，结合个体的体质、心理因素、智能等特征的多样性，建立了多个具有普适性的网络传播动力学模型，包括具有耐药性变异特性的流行病传播动力学模型；具有时滞特性的复杂网络传播动力学模型；具有病毒变异的无标度传播模型；具有传播媒介和反馈机制的流行病传播动力学模型；具有信息评论与转发机制的在线社交信息传播动力学模型；具有反馈机制的复杂网络上的谣言传播动力学模型；竞争状态下的优惠信息复杂网络传播动力学模型；复杂社会网络中的口碑传播动力学模型；网络暴力传播动力学模型；具有认知差异特征的知识信息传播动力学模型；融合广告吸引度、时间延迟等特征广告信息网络传播动力学模型；融合当前网络拼团营销方式特征拼团优惠信息复杂网络传播动力学模型；结合COVID-19疫情的具有无症状特征和政府预警机制特性的复杂网络传播动力学模型；融合个体心理因素、反赌政策和社会网络拓扑结构特征的网络赌博传播动力学模型；融合线下社交网络和线上网络广告效应特征的槟榔瘾症复杂网络传播动力学模型。然后，分析了所提出的各类复杂网络传播模型的多样性动力学行为，阈值和平衡态的存在性及存在条件，平衡态的稳定性、周期性、持久性等现象的产生和控制等复杂动力学行为；分析了网络拓扑结构、网络特征参数、传播变量与传播多样性动力学行为之间的内在联系；设计了有效的病毒传播与反传播免疫算法，取得了一系列理论上的研究成果并借助所设计的网络仿真软件平台进行了仿真实验。本项目的研究工作促进和发展了复杂多智能体网络传播动力学建模、多样性动态行为演化机制及混杂免疫控制算法设计的理论和方法。