本文關鍵詞：基于圖模型的傳染病傳播模擬算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：人類社會進入21世紀以來,各種傳染病頻發(fā)。傳染病的流行帶走了無數(shù)的生命,奪走了無數(shù)家庭的幸福。利用計算機對傳染病的傳播過程進行模擬是研究傳染病傳播的有效手段。圖模型能表達豐富語義,利用圖模型能很好的表達傳染病的傳播過程。本文研究了如何利用圖來建立簡潔有效的傳播模型并進行快速的模擬計算,同時大規(guī)模數(shù)據(jù)下的模擬計算也是本文研究的內(nèi)容之一。為了提高模擬計算的運行速度,本文首先提出了基于EpiSimdemics算法的改進算法。改進后的算法不用事先對各種事件進行排序,避免了對一次有效接觸的多次劃分計算,可大幅提高模擬過程的運行速度。實驗證明,改進后的算法能在獲得和原有算法一樣效果的前提下,顯著加快運行速度。為了準確高效地表達由個體問接觸引發(fā)的傳播過程,本文采用了二部圖結(jié)構(gòu)。圖的一側(cè)是健康個體,另一側(cè)是染病個體,邊上記錄接觸的時間地點。本模型去除了不必要的元素,更清晰地表示了有效的傳播接觸。直接表達人與人間的接觸,省掉了”人與地點”模型的中間轉(zhuǎn)換過程,很好地提高了模擬速度。實驗證明,利用本文建立的模型進行模擬計算具有相當?shù)目尚行?并且算法具有更優(yōu)的性能。針對大規(guī)模區(qū)域、大數(shù)據(jù)量的模擬計算,本文首先采用了分布式計算方式,采用Metis算法對模型進行分割。分割算法保證分割后子圖的邊數(shù)相當,也就是保證了計算的負載均衡,同時連接子圖間的邊數(shù)最少,通信代價也就很低。相對于其它算法采用的round-robin分割方式能極大地提高效率。一臺Master機憑借給定的代價計算模型動態(tài)確定分割方案,并負責任務的分發(fā)和最后結(jié)果的匯總。Slave機收到子圖模擬任務后,采用集中式算法進行計算,最后報告計算結(jié)果。實驗證明,本文的分布式模擬計算算法能處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的模擬,運行高效,通信代價也較低。MapReduce編程模型是大數(shù)據(jù)計算的有效方法,能以簡單明了的方式解決復雜的問題。實現(xiàn)MapReduce的開源工具很多,像Hadoop、Spark均已被廣泛的應用。它們在節(jié)點容錯、資源分配等方面有很大的優(yōu)勢。本文設計實現(xiàn)了傳染病傳播模擬算法的MapReduce版本,以保障在真實部署模擬時程序的健壯性和高效性。實驗表明,本文基于MapReduce的模擬算法能達到很高的精確度和很好的性能。
【關鍵詞】：傳染病 模擬 圖模型 分布式 MapReduce
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R51;O157.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-12
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究內(nèi)容9-10
• 1.3 本文組織結(jié)構(gòu)10-12
• 第2章 相關技術(shù)概述12-21
• 2.1 基本概念12
• 2.2 傳染病傳播模擬算法12-17
• 2.2.1 傳統(tǒng)的傳染病模擬方案12-13
• 2.2.2 圖模型下的傳染病仿真13-17
• 2.3 圖分割算法17
• 2.4 大數(shù)據(jù)處理技術(shù)17-20
• 2.4.1 分布式計算18-19
• 2.4.2 MapReduce編程模型19-20
• 2.5 本章小結(jié)20-21
• 第3章 基于圖模型的傳染病傳播模擬算法21-35
• 3.1 引言21-22
• 3.1.1 健康狀態(tài)劃分21
• 3.1.2 健康狀態(tài)轉(zhuǎn)換方式21-22
• 3.2 改進的EpiSimdemics算法22-26
• 3.2.1 EpiSimdemics算法的不足22-23
• 3.2.2 本文的改進方案23-25
• 3.2.3 EpiSimdemics-Pro算法正確性分析25
• 3.2.4 EpiSimdemics-Pro算法復雜度分析25-26
• 3.3 基于個體接觸二部圖模型的傳染病模擬算法26-28
• 3.3.1 HAI模型描述26-27
• 3.3.2 HAI算法框架27-28
• 3.3.3 HAI算法分析28
• 3.4 傳染病模擬算法的應用策略28-29
• 3.5 實驗結(jié)果與分析29-34
• 3.6 本章小結(jié)34-35
• 第4章 大規(guī)模數(shù)據(jù)下的傳染病傳播模擬算法35-54
• 4.1 引言35
• 4.2 分布式下的傳染病傳播模擬算法35-46
• 4.2.1 分布式計算架構(gòu)35-36
• 4.2.2 基于Metis算法的圖模型分割方案36-37
• 4.2.3 代價模型37-38
• 4.2.4 代價模型的應用策略38-39
• 4.2.5 分布式HAI算法描述39-40
• 4.2.6 實驗結(jié)果與分析40-46
• 4.3 基于MapReduce的傳染病傳播模擬算法46-53
• 4.3.1 基于MapReduce的EpiSimdemics算法46-48
• 4.3.2 基于MapReduce的HAI算法48-49
• 4.3.3 實驗結(jié)果與分析49-53
• 4.4 本章小結(jié)53-54
• 第5章 總結(jié)與展望54-55
• 致謝55-56
• 參考文獻56-58

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2 王妍;王文永;鐘紹春;艾亭;任月歐;;基于“黃金分割點細分內(nèi)插法”的海岸線模擬算法[A];第十四屆全國圖象圖形學學術(shù)會議論文集[C];2008年

3 何其昌;范秀敏;馬登哲;付百川;;交互式自行車模擬器體感模擬研究[A];系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應用（第7卷）——'2005系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應用學術(shù)交流會論文選編[C];2005年

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10 孫志嘉;VIS中電路模擬算法的GPU實現(xiàn)[D];電子科技大學;2010年

  本文關鍵詞：基于圖模型的傳染病傳播模擬算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：279202