在具有不可靠检测器的接触网络中检测病毒

本文开发并分析了用于在大型接触网络中快速检测病毒的优化模型。模型中，病毒在各种传播动态假设下以随机方式在无向连通图上扩散。决策者必须在图节点的一个子集上布置数量有限的检测器，以快速检测节点被病毒感染的情况。目标是确定这些检测器的布置位置，以最大化在给定时间段内的检测概率或最小化期望检测时间。该领域先前的工作假设检测器完全可靠。本工作则假设检测器可能产生假阴性结果。在计算研究中，采用样本平均近似方法，通过混合整数规划与贪心启发式算法求解该问题。结果表明该启发式算法高效且能给出高质量解。此外，研究表明在原优化模型中，假阴性效应有时可在不显著损失解质量的情况下被忽略。