历史上传染病给人类社会造成了很大的损害,现如今传染病的威胁依然存在,人们一直在探索寻找阻止传染病传播的有效办法,尽可能保护人类的生命和财产安全。近年来,复杂网络传染病传播动力学的研究越来越受到人们的关注。传染病传播动力学能够帮助人们了解传染病的动态信息,从而可以提早采取一些措施对传染病进行预防,避免被疾病感染。接种疫苗是已知的预防传染病的重要措施之一,它能够给人类提供免疫屏障,避免被传染病感染。目前有大量的工作从不同的角度去研究疫苗接种对传染病传播的影响。从一开始的假定人类的分布结构是均匀混合的,忽视人类行为的经典模型,到后来开始考虑人类的行为、人口的空间分布,社会结构等因素对疾病传播的影响。但是大部分的工作为了简化研究,假定疫苗是绝对免疫的,个体一旦接种了疫苗就不会被疾病感染。为此,本文考虑接种疫苗的个体有可能因为疫苗失效存在被疾病感染的风险开展相关的研究工作。论文的主要研究内容和创新性研究成果概括如下:1)研究在单层网络中疫苗的效力对传染病传播的影响。考虑疫苗是不完全有效的,接种个体会以一定的概率发生疫苗失效情况,从免疫状态转变成易感状态,有被疾病感染的风险。提出了一个改进的疫苗更新规则—自我更新规则,未接种的个体不考虑邻居的策略选择情况,通过自身对疾病感染和接种疫苗收益的比较来决定是否要接种疫苗,并且疾病传播过程的时间只考虑单个传播周期。基于不同的人口结构特点,同时在均匀格子网络和有异质性的SF网络进行数值仿真实验。实验结果发现,无论是哪一种网络结构,在疫苗失效率较低的时候,网络中大量的个体在短时间内选择接种疫苗,获得免疫保护,使得传染病难以传播。而随着疫苗失效率的提高,接种个体容易从免疫状态转变成易感状态,有被疾病感染的风险,疾病能够大规模地爆发。2)研究疫苗恐慌信息对传染病传播的影响。建立一个信息扩散与传染病传播的耦合模型。上层网络是关于疫苗恐慌信息的传播,下层是传染病的传播。未接种个体一旦意识到疫苗的恐慌信息,该个体的接种意愿将大大降低,使得网络中的接种个体数减少。还考虑接种的疫苗存在失效的可能,一旦接种个体发生疫苗失效的情况,就有可能被疾病所感染。通过对疫苗失效率,接种意愿率,信息传播概率等不同的参数进行仿真实验,发现在高疫苗恐慌信息传播概率以及高疫苗失效率的情况下,网络中处于免疫状态的个体数少,疾病容易爆发。随着疾病传播概率增大,传染病将大规模爆发,网络中免疫状态的个体数大大降低,一旦疾病在人群中大规模传播,疫苗恐慌信息对传染病传播的影响会变得很小。