Методика построения многошаговых WF с неявной зависимостью по данным приведена в краткой теоретической части лабораторной работы 3. Кратко опишем пакет моделирования распространения слухов в сетях ISM.

Пакет ISM (Informational Spreading Modeling) воспроизводит распространение информации в неоднородной сети. Каждый узел сети может находится в одном из трёх состояний:

1) не владеет информацией и способен её принять,

2) владеет информацией и способен её передавать,

3) не владеет информацией, и не способен её принимать (невосприимчивый к информации узел).

Смена состояний может осуществляться только по следующему правилу: 1) → 2) → 3). За одну итерацию моделирования вершина, находящаяся в состоянии 2), может передать информацию соседним вершинам, находящимся в состоянии 1), с заданной степенью вероятности α. Если α равна 0,7, то узел, находящийся в состоянии 2), передаёт информацию соседнему узлу, находящегося в состоянии 3), с вероятностью 0,7. Таким образом, теоретически возможны ситуации, когда за одну итерацию вершина может перевести из состояния 1) в состояние 2) все соседние вершины, или наоборот. Под соседними вершинами мы принимаем те вершины, которые связаны с рассматриваемой вершиной только одним ребром.

Вершина из состояния 2) в 3) переходит самостоятельно с вероятностью γ.

Пакет осуществляет моделирование следующим образом. Изначально все вершины сети находятся в состоянии 1). Далее одной из вершин, имеющих степень равную или выше k, устанавливается состояние 2). Вершина выбирается произвольно. Далее происходит итерационный процесс, в котором для каждой вершины, находящейся в состоянии 2) «разыгрывается» распространение (или нераспространение) информации на все соседние вершины, находящиеся в состоянии 1). После данного действия с этими же вершинами «разыгрывается» переход из состояния 2) в 3). Пакет избегает нежелательного побочного эффекта, когда вершина, перешедшая из состояния 1) в 2) в этой же итерации начинает распространять информацию. Итерации продолжаются до тех пор, пока в сети будет присутствовать хотя бы одна вершина, находящиеся в состоянии 2).

Тем самым пакет позволяет решать различные задачи класса вероятностного распространения информации между узлами сети. В частности, к таким задачам относятся задачи моделирования распространения ящурного вируса между особями крупного рогатого скота, моделирования распространения слухов в сетях социальных групп.

На вход в WF пакет принимает два файла. Первый файл (файловый параметр inDataFile) должен содержать описание графа сети в формате dot. Второй файл (файловый параметр inConfigFile) должен содержать три строки: значения α, γ, k соответственно. Разделитель целой и дробной части должна быть точка.

На выходе пакет предоставляет в WF файл с пошаговым отчётом моделирования распространения инфекции в сети. Для каждого шага и каждого кластера сети в отчёте указывается количество узлов, находящихся в первом, во втором и третьем состоянии (три натуральных числа, соответственно).

Чтобы визуализировать пошаговые данные распространения информации, необходимо использовать пакет SciLabAdd с заданием значения параметра graph_type равным NodesStateCounts.