经济和技术的发展使得人口的流动变得更加全球化,与此同时也提高了人们感染流行病的风险。研究表明,资源的投入和合理分配对于抑制传染性疾病的爆发有着至关重要的作用。本文基于经典的SIS疾病传播模型,通过将资源量引入疾病传播过程,研究了公共资源和个体资源对疾病传播的抑制效果。理论方面,根据动力信息传输方法建立了个体感染概率的演化方程,进而预测了疾病在网络上的传播情况。数值实验方面,采用同步更新传播过程,分别在随机网络和无标度网络上模拟了疾病的传播,研究了不同参数对疾病传播的影响。为了调查公共资源投入和个体资源流动在疾病传播中的作用,本文主要研究了以下两方面的内容:(1)通过公共资源投入抑制两种流行病的协同传播。在该研究中,两种具有不同传染率的疾病在同一群体中协同传播,公共资源通过促进患病者恢复健康来抑制疾病的爆发。研究表明,公共资源的投入对于两种疾病都存在着临界值,在对应临界值附近疾病的感染密度发生连续相变。对于不同的个体接触网络,较强的度异质性会促进两种疾病的传播。特别地,在不同资源量水平下,均存在着最优资源分配策略。此外,随着两种疾病间相互作用的增强,两种具有不同传染性的疾病会逐渐趋于同质化。(2)通过个体资源在预防和治疗间的合理分配抑制疾病的爆发。在该研究中,一种传染病在群体中传播,健康个体通过自我保护和资助患者两种方式来抑制疾病。在这种情况下,随着疾病传染率的增加,疾病的感染密度在随机网络上始终发生不连续的一阶相变,而在无标度网络上相变类型会发生混合相变到一阶相变的转换。有趣的是,个体资源在预防和治疗疾病间的分配也存在着最优方案,该方案能够最大化地抑制疾病。不同网络上的模拟结果表明,较强的度异质性会促进疾病的传播,并使得最优资源分配方案发生改变。