이질적 전염병 확산 네트워크 가중치 적응 최적화 제약 협동 진화 전략

본 논문은 이질적 네트워크에서 전염병이 확산되는 과정을 SIS 모델로 기술하고, 네트워크 링크의 가중치를 시간에 따라 조절함으로써 감염 수준을 최소화하고자 하는 동적 제약 최적화 문제를 제시한다. 기존 연구들은 감염률이나 회복률을 직접 조절하거나, 백신·격리와 같은 외부 제어 변수를 도입했지만, 가중치 자체를 제어 변수로 삼는 접근은 드물었다. 가중치는 두 개인 사이의 접촉 빈도를 의미하므로, 실제 사회적 거리두기 정책과 직접 연관될 수 있다. 수학적으로는 N‑intertwined 평균장 근사(NIMFA)를 이용해 각 노드 i의 감염 확률 pᵢ(t)에 대한 미분 방정식(1)을 도출하고, 이를 행렬 형태(2)로 정리한다. 여기서 W(t)=