Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > physics > arXiv:1305.0361

帮助 | 高级搜索

物理学 > 物理与社会

arXiv:1305.0361 (physics)
[提交于 2013年5月2日 ]

标题: Braess悖论在流行病博弈中:更好的条件导致更低的收益

标题: Braess's Paradox in Epidemic Game: Better Condition Results in Less Payoff

Authors:Hai-Feng Zhang, Zimo Yang, Zhi-Xi Wu, Bing-Hong Wang, Tao Zhou
摘要: 面对传染病的威胁,我们采取各种措施保护自己,但很少有研究考虑过一个具有竞争策略的演化系统。 鉴于此,我们提出了一个结合人类行为的演化流行病模型,其中个体有三种策略:接种疫苗、自我保护和放任自流,并且能够在每次疫情传播新季节开始时根据邻居的策略和收益调整自己的策略。 我们发现了一种反直觉的现象,类似于著名的\emph{布拉西斯悖论},即更好的条件可能导致更差的表现。 具体来说,增加自我保护的成功率并不一定能够减少疫情规模或提高系统的整体收益。 这种现象对网络拓扑结构不敏感,并且可以通过平均场近似很好地解释。 我们的研究表明,个体的更好条件可能会导致社会的更糟结果,这是一个重要的事实。
摘要: Facing the threats of infectious diseases, we take various actions to protect ourselves, but few studies considered an evolving system with competing strategies. In view of that, we propose an evolutionary epidemic model coupled with human behaviors, where individuals have three strategies: vaccination, self-protection and laissez faire, and could adjust their strategies according to their neighbors' strategies and payoffs at the beginning of each new season of epidemic spreading. We found a counter-intuitive phenomenon analogous to the well-known \emph{Braess's Paradox}, namely a better condition may lead to worse performance. Specifically speaking, increasing the successful rate of self-protection does not necessarily reduce the epidemic size or improve the system payoff. This phenomenon is insensitive to the network topologies, and can be well explained by a mean-field approximation. Our study demonstrates an important fact that a better condition for individuals may yield a worse outcome for the society.
评论: 17页,5幅图
主题: 物理与社会 (physics.soc-ph) ; 社会与信息网络 (cs.SI); 种群与进化 (q-bio.PE)
引用方式: arXiv:1305.0361 [physics.soc-ph]
  (或者 arXiv:1305.0361v1 [physics.soc-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1305.0361
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: Scientific Reports,3, (2013), 3292
相关 DOI: https://doi.org/10.1038/srep03292
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Haifeng Zhang [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2013 年 5 月 2 日 07:48:35 UTC (1,341 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
physics.soc-ph
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2013-05
切换浏览方式为:
cs
cs.SI
physics
q-bio
q-bio.PE

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号