Vi studerar vaccinkontroll för sjukdom sprids på ett adaptivt nätverk modellera sjukdom undvikande beteende. Kontrollen genomförs genom att lägga till Poisson distribuerad vaccination av mottagliga. Vi visar att vaccinkontroll är mycket effektivare i adaptiva nätverk än i statiska nätverk på grund av en interaktion mellan adaptiv nätverk rewiring och vaccin ansökan. Graden av utrotning av sjukdomar med hjälp av vaccination beräknas, och det krävs mindre omfattande vaccinanvändning för att utrota sjukdomen i ett adaptivt nätverk än i ett statiskt nätverk. Att modellera spridningen av epidemier på statiska nätverk är ett väl utvecklat område, men färska studier har börjat redogöra för potentiellt tidsvarierande nätverk topologier. I synnerhet kan människor anpassa sitt sociala beteende som svar på hotet om en epidemi. Både en SIS-modell (susceptible-infekted-susceptible) [1] och SIRS (susceptible-infected-recovered-susceptible) [2] har studerats på ett adaptivt nätverk där icke-infekterade noder på nytt kopplar sina länkar adaptivt bort från infekterade grannar och mot andra noder som inte är infekterade. En sådan anpassning ökar vanligtvis epidemitröskeln och minskar antalet smittsamma fall, och nya sjukdomsdynamik och bifurkationer observeras. Liknande resultat ses när noderna återansluts till slumpmässigt utvalda noder någon annanstans i nätverket [3, 4]. Eftersom vacciner finns tillgängliga för många sjukdomar, är det önskvärt att undersöka samspelet mellan adaptivt fluktuerande sociala kontakter och vaccination av mottagliga individer. Nästan alla sjukdomar uppvisar slumpmässighet vilket resulterar i observerade fluktuationer, som i [5, 6, 7, 8, 9, 10]. Allteftersom sjukdomarna utvecklas i stora populationer finns det en möjlighet till ändlig tidsutrotning [10, 11, 12, 13, 14, 15]. Extinktion inträffar där antalet infektionssjukdomar blir så litet att det inte finns tillräcklig överföring för att hålla sjukdomen i sitt endemiska tillstånd [16, 17, 18]. Fluktuationer orsakar sjukdomsfri jämvikt (DFE) att uppnås i en ändlig tid. En sådan utrotningsprocess inträffar även när DFE är instabil. Befolkningar baserade på anpassningsbara nätverk komplicerar ytterligare problemet, eftersom sociala dynamiska situationer, såsom strategier för att undvika sjukdomar, kan leda till att den endemiska och DFE blir bistable [2]. En viktig egenskap hos fluktuationsinducerad utrotning i stokastiska modeller för globalt anslutna stora populationer är utrotningsfrekvensen. I SIS [15, 19] och SIR [20] har man tagit fram finita lagar om utrotning av populationer som kommer från system som är långt ifrån den termiska jämvikten. I motsats till vaccinstrategier som stabiliserar DFE [21, 22, 23, 24, 25, 26] generaliserades periodisk pulserad vaccination till en slumpmässig Poisson strategi, vilket exponentiellt ökar utrotningshastigheten [27]. Andra vaccinstrategier har undersökts i en rad olika statiska nätverksgeometrier. Riktande av höggradiga noder är allmänt erkänd som mer effektiv än slumpmässig vaccinering, inklusive i skala fria nätverk [28, 29], små världsnätverk [30], och mer realistiska sociala nätverk geometrier [31]. Eftersom det krävs full kunskap om nätverkets geometri för att rikta in sig på noderna i högsta grad, har andra strategier som bygger på lokal kunskap utvecklats. Till exempel, vaccinera en slumpmässig bekantskap av en slumpmässigt utvald nod tenderar att gynna höggradiga noder och är återigen effektivare än slumpmässig vaccination [32]. När vaccinet är mycket begränsat, utbrott kan minimeras genom att fragmentera nätverket via en graf partitionering strategi som kräver mindre vaccin än riktade höggradiga noder [33]. Här kommer vi att använda en slumpmässig vaccinationsstrategi och finna att den tillsammans med adaptiv omkoppling är extremt effektiv. Vi skapar en ny modell genom att ändra en SIS-modell [1], lägga till en vaccinklass (V). Individer är anslutna i ett nätverk, med icke-infekterade noder rewiring adaptivt för att minska anslutningar med infekterade noder. Sannolikheten för övergång är följande. En mottaglig nod blir infekterad med hastighet pN I,nbr, där N I,nbr är dess antal infekterade grannar. En infekterad nod återhämtar sig (till känsliga) med hastighet r. Vaccination sker i Poisson-distribuerade pulser med frekvens v, och varje puls vaccinerar en bråkdel A av de känsliga noderna [34]. Vi antar att vaccinet inte är permanent, så en vaccinerad nod blir mottaglig igen med hastighet q, känslighetsfrekvensen. Medan epidemin sprider sig, kopplas nätverket om adaptivt. Eftersom vaccinet avtar, antar vi att vaccinerade noder är osäkra på deras infektionsstatus och därmed koppla om på samma sätt som känsliga. Om en länk ansluter en icke-infekterad nod till en infekterad nod, är den länken omkopplad med hastighet w för att ansluta den icke-infekterade noden till en annan slumpmässigt vald icke-infekterad nod. Självlänkar och flera kopplingar mellan noder är undantagna. Vi simulerar hela adaptivt nätverk via Monte Carlo simulering på ett liknande sätt som [2]. Vaccination händelser inträffar med medelhastighet v, och i varje fall AN S suscep-
Shaw och Schwartz REF undersökte effekterna av vaccination i statiska kontra adaptiva nätverk.
Enhanced vaccine control of epidemics in adaptive networks
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Biology', 'Medicine']}