流行病由于传播速度快、传播范围广,给人们的健康和财产造成了严重的损失,研究流行病的传播规律对帮助人们在实际生活中控制流行病传播具有重要的意义。流行病的传播往往伴随信息的传播,信息的传播可以改变个体行为从而影响流行病的传播,而以往的一些研究忽略了信息传播对流行病传播造成的影响。伴随疾病传播的有两种信息:“疾病存在”和“如何有效预防疾病”,人们在接受这两种信息后分别采取两种个体行为:提高警惕和采取更有效的预防措施。本文以个体行为对疾病传播的影响为切入点,以传播阈值为主要研究内容,研究两种信息对疾病传播影响的差异,主要工作如下:本文首先提出一个两种局部信息双反馈的SIR(Susceptible-Infected-Recovery)传播模型,以无标度网络为载体模拟信息和疾病在网络中的传播。每个人通过邻居感染者和康复者的数量获取不同数量的信息从而采取不同强度的个体行为来减小疾病传播率。接着,本文分别用异质平均场法和空穴理论计算传播阈值,通过理论分析和仿真实验证明空穴理论计算的传播阈值具有较高的准确性,并发现该模型中最容易感染疾病的节点是中度节点而不是Hub节点;感染节点传播的信息对疾病传播影响较大。考虑到信息与疾病的传播网络和传播机制有所差异,本文在双反馈SIR模型基础上做了一定优化,提出一个基于多重网络中的信息—疾病传播模型。信息传播模型采用UAEU(Unawareness-Awareness-Experience-Unawareness)模型,疾病的传播模型采用SIRS(Susceptible-Infected-Recovery-Susceptible)模型。最后,本文分别用异质平均场法和马尔科夫链方法来计算疾病的传播阈值,通过仿真发现聚类系数较大的多重网络中疾病传播范围较小,说明社交网络的结构可以影响疾病传播;两个模型的仿真结果都说明感染节点传播的信息会对疾病传播造成更大的影响。