从古到今,传染病一直是人类社会面临的重大挑战,威胁人类生命安全,造成社会经济损失。随着全球一体化的发展,世界各地之间频繁交流,人际关系日益复杂,使疾病在人群中快速传播,并扩散到世界各地。为制定有效的控制策略,研究学者开始研究疾病传播规律。在其他学者研究基础上,利用SIR传播模型,研究疾病在移动人群中传播的时空演化特征,以及研究了考虑空间距离和亲密度权重这两种特性的疾病传播。为使能有效控制疾病,提出了一个免疫控制策略优化方法。具体研究工作包括以下几个方面:(1)考虑个体在社会中具有移动性,建立了智能体Agent的SIR传播模型。利用仿真技术模拟传染病在人群移动过程中的传播,研究传染病的空间分布情况和时间传播规律。随着个体的移动和接触,疾病在人群中传播,感染节点空间分布状况,呈团状,随时间的变化,向四周扩散,最终使所有个体被感染。(2)在复杂网络上提出了一个具有距离和亲密度权重的SIR疾病传播机制,分析疾病传播特征。首先,我们考虑个体职住的中观层面上的地域范围,根据网络节点间的空间距离,假设几种不同的通勤半径,研究考虑空间距离的疾病传播特征。通过实验仿真发现,在没有任何控制措施下,设定的通勤半径d越小,疾病传播速度越慢,疾病爆发期越晚,且峰值越小。其次,构建加权网络表示节点与节点之间的亲密关系,权重值越大个体之间接触的频率越大,研究考虑亲密度权重的疾病传播特征,同时也与无权网络的传播进行对比。研究表明,疾病在规模相同的加权网络中节点间关系越亲密,疾病传播速度越快,且在加权网络中传播速度比相同拓扑结构无权网络中传播速度慢。由于距离和亲密度都影响疾病的传播,所以,最后研究了空间距离和亲密度协同作用下的疾病传播特征,发现节点间的距离越近和亲密度权重越大,在网络中越被优先感染。(3)网络节点免疫可有效的控制疾病传播,但一般都是依据节点在网络中的特性选择免疫节点。在目标免疫的基础上,提出免疫策略优化方法。利用博弈论量化个体的经济收益,在自愿接种免疫的情况下,疾病传播与博弈策略学习共同演化。利用网络节点度中心性、介数中心性、接近度中心性、结构洞约束系数这四类指标和随机选取优先接种的免疫节点,分析疫苗接种免疫策略的博弈学习的影响情况,选取整体经济损失最小的接种策略。研究发现优先免疫网络中相对重要的节点,能够有效的促进节点疫苗接种策略的学习,从而实现疾病传播的控制。