随着全球网络化进程的不断推进,人员的跨地域流动日益频繁,带来的就是传染病病毒的传播与扩散。针对传染病病毒的传播,人们提出了各种经典的病毒传播模型,分析病毒的特性,控制病毒的传播,并给出多种抑制病毒爆发的免疫策略。与此同时,在现实世界中,人们可以通过多种方式获得大型流行病的实时报道。这些信息在一定程度上也会影响人们对于病毒的抵抗力,从而影响病毒的传播。除生物病毒以外,计算机网络病毒随着互联网的不断发展,也愈来愈轻易地入侵到世界的每个角落。然而,由于每个人的身体素质、免疫力以及对传染病信息的重视程度不同,个体对传染病的抵抗能力也不尽相同。考虑网络的复杂性,我们将个体的差异性引入到经典病毒模型中,通过数值运算分析病毒传播的阈值,比较多种免疫策略之间的差异和优劣性,并提出适用于多重感染率的免疫策略,从而达到控制病毒传播的目的。本文的研究内容和取得的成果如下:1、考虑个体差异性,老人小孩比普通成年人拥有更高的感染概率,在无标度网络上建立具有多重感染率的SI₁I₂S模型,对微分方程进行稳态分析,推导出由两种感染率组成的阈值表达式。通过仿真,结合分析生成的无标度网络参数,确定有效感染率取值范围,在感染率的可行范围内模拟病毒传播过程,得出最终的病毒稳定状态,将仿真所得阈值与理论阈值进行对比,验证所得的阈值公式的有效性。2、考虑多种经典免疫策略对SI₁I₂S模型的有效性,通过对最终阈值公式进行对比,比较不同免疫策略的优劣性。在此基础上提出考虑感染率不同的目标免疫策略,求解目标免疫策略阈值表达式。研究表明,对具有较高感染率的人群进行定向目标免疫可以更好地实现免疫策略,达到预计免疫效果。3、为了更好地展现真实网络中病毒传播过程,构建分析双层网络结构,提出具有多重感染率的双层网络传播模型,通过理论推导得出两层网络的阈值表达式,选取适当的数据进行仿真研究,验证阈值结论的准确性。研究表明:上层网络信息的传播在一定程度上对病毒传播有抑制作用。