一直以来,传染病对人类健康和生命造成了严重的威胁,了解人类自愿接种疫苗行为在根除疫苗可预防传染病方面发挥着至关重要的作用。近年来,复杂网络理论与流行病学相结合已经成为流行病学研究的主要趋势之一,并已取得较多的研究成果。本文在前人研究的基础上,提出了几种不同的接种策略,并进行了深入的研究。主要的研究内容如下:首先,在考虑是否需要接种疫苗时,理性的个体会通过权衡接种成本和感染患病的成本做出接种决策。然而事实上,个体是否接种通常会受到其邻居接种行为的影响。有鉴于此,本文通过综合考虑个体的历史接种经验和社会影响对接种决策的影响,提出了一种融合个体理性和社会影响的自组织机制来研究个体的自愿接种行为。通过在复杂网络中对疾病的传播与接种策略进行模拟,本文研究了社会影响和个体理性在不同的接种成本下,对最终疫苗覆盖水平的综合影响。研究结果表明,在自愿接种疫苗中,基于社会影响的行为对公共疫苗覆盖水平的影响大于基于记忆的理性行为,表明了社会指导在疾病干预和控制中的重要性。其次,虽然个体在做接种决策时会同时受到其历史接种经验和社会邻居的影响,但是,个体在多大程度上基于理性做出接种决策是一个比较困惑的问题。在本文中,我们提出了一种基于强化学习的机制来刻画具有有限理性的个体自愿接种决策过程。在该机制中,每个个体可以根据其历史选择和相关收益自适应地选择基于理性还是社会影响做出接种决策。通过模拟,在不同接种成本下,研究有/无强化学习的决策机制在疫苗覆盖率、最终流行病规模、平均收益和疫苗有效性等方面的表现。研究结果表明,强化学习可以通过平衡个体的理性和社会影响来提高疫苗的有效性。这表明了适当利用人类有限理性对预防疾病流行的重要性。最后,对疾病严重程度的感知对个体的接种决策具有重大影响。在疫苗可预防疾病流行期间,社交网络中的个体可以基于公共卫生管理部门公布的全局疫情信息或者从其社会邻居获得的局部疫情信息来感知感染的风险。之后,他们可以通过权衡疫苗接种成本和感染患病的成本来合理决定是否接种疫苗。在这种情况下,社交网络结构和个体的风险感知策略都将影响最终的疫苗覆盖率。有鉴于此,本文提出了三种静态决策机制,即Local-G1机制、Local-G2机制和Global-G机制。每种机制都根据不同的局部或全局信息模拟人类接种疫苗的行为。进一步,本文提出了基于强化学习的自适应决策机制,个体可以利用其历史接种经验来自适应地决定使用哪种信息来估计疫情的严重性。通过在三种不同类型的社交网络上进行模拟,我们研究了网络结构、信息来源、相对接种风险和个体社会关系对最终疫苗覆盖率和流行规模的影响。综上所述,本文的主要贡献如下:(1)提出了一种融合个体理性和社会影响的自组织接种机制来研究个体的自愿接种行为,研究发现社会指导在疾病干预和控制中起着重要的作用。(2)提出了一种基于强化学习的机制来刻画具有有限理性的个体自愿接种决策过程,研究发现适当利用人类有限理性对预防疾病流行的重要性。(3)提出了一种基于疫情感知的自愿接种机制,个体基于不同的局部或全局疫情信息感知感染的风险,研究发现个体基于二阶邻居的疫情信息会高估感染的风险,并且度数高的个体也会高估感染的风险。这些结果和发现可以为设计基于激励的疫苗接种政策和季节性流行病的干预策略提供新的见解。