| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章：绪论 | 第12-32页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·复杂网络的基本统计特征 | 第13-18页 |
| ·网络的定义 | 第13页 |
| ·基本统计特征 | 第13-15页 |
| ·几种典型的网络模型 | 第15-18页 |
| ·传染病动力学 | 第18-26页 |
| ·复杂网络上的传染病动力学 | 第19-21页 |
| ·个体行为与传染病动力学的相互关系 | 第21-26页 |
| ·空间演化博弈 | 第26-30页 |
| ·典型的博弈模型 | 第27-28页 |
| ·策略 | 第28-29页 |
| ·复杂网络上的演化博弈 | 第29-30页 |
| ·本文研究内容 | 第30-32页 |
| 第二章：自愿接种机制下不同的个体行为对网络上传染病动力学行为的影响 | 第32-49页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·自愿接种机制下中心节点可以抑制传染病的爆发 | 第32-40页 |
| ·模型与方法 | 第32-33页 |
| ·主要结果 | 第33-38页 |
| ·内容小结 | 第38-40页 |
| ·对疾病风险的评估正确与否决定控制策略的成败 | 第40-49页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·模型与方法 | 第40-42页 |
| ·主要结果 | 第42-47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 第三章：基于信息的传染病动力学与网络结构的共同演化 | 第49-57页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·模型与模拟结果 | 第50-52页 |
| ·理论分析 | 第52-56页 |
| ·结论 | 第56-57页 |
| 第四章：自愿接种机制下的个体学习能力是一把双刃剑 | 第57-66页 |
| ·引言 | 第57-58页 |
| ·模型与方法 | 第58-59页 |
| ·主要结果 | 第59-64页 |
| ·结论 | 第64-66页 |
| 第五章：信息的滞后性导致传染病的周期爆发 | 第66-74页 |
| ·引言 | 第66页 |
| ·模型 | 第66-67页 |
| ·Monte Carlo 模拟 | 第67-71页 |
| ·Markov chain 方法 | 第71-72页 |
| ·结论 | 第72-74页 |
| 第六章：个体期望收益对演化博弈动力学的影响 | 第74-87页 |
| ·引言 | 第74页 |
| ·根据期望调节学习动机对合作频率的影响 | 第74-80页 |
| ·引言 | 第74-75页 |
| ·模型 | 第75-76页 |
| ·主要结果 | 第76-79页 |
| ·小结 | 第79-80页 |
| ·基于期望的断边重连机制对公共物品博弈上合作行为的影响 | 第80-87页 |
| ·引言 | 第80页 |
| ·模型 | 第80-81页 |
| ·主要结果 | 第81-85页 |
| ·小结 | 第85-87页 |
| 第七章：总结与展望 | 第87-91页 |
| ·本文的工作总结 | 第87-89页 |
| ·研究展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-102页 |
| 攻读博士学位期间发表论文目录 | 第102-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
