一种基于自适应隔离的流行病传播防控模型的建模方法技术

一种基于自适应隔离的流行病传播防控模型的建模方法，包含:首先，构建随机网络；其次，在网络中随机选取一定比例的感染节点和易感节点；第三，易感节点遵循特定的自我隔离策略；第四，网络流行病传播；最后，计算流行病传播最终规模。本发明专利技术在传播模型中模拟个人在流行病传播中自我隔离的行为。在模型中引入感染成本和自我隔离成本，用于观察个人意识和隔离成本对于流行病传播的影响。对于流行病传播的影响。对于流行病传播的影响。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应隔离的流行病传播防控模型的建模方法


[0001]本专利技术涉及流行病传播领域，特别是涉及一种基于局部与全局意识共同驱动的自我隔离模型的建模方法。

技术介绍

[0002]流行病贯穿着人类的历史，它危害着人类的身体健康、社会的发展和文明的延续。早在14世纪西方的黑死病持续时间达到30年之久，1918年的西班牙病毒更是在世界范围内传播，造成6亿人的感染。正因流行病的危害如此巨大，长期以来，关于流行病的防控一直是一项很重要的研究课题。
[0003]公布号为CN111354433B(一种疫苗注射策略制定方法)的中国专利公开了一种基于最优控制的疫苗注射策略制定方法。该方法采用基于SEIR仓式模型的流行病动力学描述流感的传播规律，并引入疫苗注射率作为控制变量以构建含控的系统方程。其次，分析疫苗的产能限制，利用不等式描述该约束条件；统计当前各仓室中种群数量，作为受控系统的初始条件。最后基于上述的系统方程、约束条件，建立以最小化感染人数与疫苗消耗为性能指标的含约束非线性最优控制问题，利用数值方法求解该最优控制问题以得到最优的疫苗注射策略。公布号CN111863271A(一种流行病传播模型建立方法)提供了一种重大传染病传播风险预警及防控分析系统。构建传染病传播动力学模型，求解模块,用于求解传染病传播动力学模型并输出传染病扩散程度随时间的变化关系，评估传染病的传播风险并输出传播风险预警信息，进行科学可靠的风险防控措施,从而有效降低传染病大规模扩散的风险,保障公共卫生安全。
[0004]自我隔离作为一种普遍的自下而上的自我防控模式而存在，它旨在打破流行病的传播链并降低人群中的感染率。

技术实现思路

[0005]为了克服现有技术无法适应疫情反反复复的缺点，基于SIR模型，结合个人的社会状况和接受到的信息来源，本专利技术提出一种基于自适应隔离的流行病传播防控模型的建模方法：在流行病爆发时个人会根据平衡自我隔离的收益和损失最小化自己的风险，从而进入自我隔离状态。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案如下：
[0006]一种基于自适应隔离的流行病传播防控模型的建模方法，包括如下步骤：
[0007]S1、构建网络：网络集合为G＝(V,E)，其节点集和连边集分别为V＝{v1,v2,
…
,v
n
}和节点总数N；
[0008]S2、在模型中每个节点有三种不同的状态：S(易感)，I(感染)，R(恢复)，在初始网络中随机选取预定比例的感染节点并设置节点状态之间的转换概率；
[0009]S3、提出两种个人意识指标：局部意识和全局意识；
[0010]S4、存在自我隔离的流行病传播过程，考虑两种自我隔离策略，即基于局部意识的自我隔离策略和基于全局意识的自我隔离策略，当网络中再无I态节点就停止传播；
[0011]S5、计算流行病传播最终规模，对于每组实验指标进行多次实验，计算传播结束后网络中R态节点数量在节点总数中的占比。
[0012]进一步，所述步骤S1中，网络的构建，具体包括：构建随机网络，网络的规模为N＝5000，平均度k＝10。
[0013]进一步，所述步骤S2中，随机选取一定比例的I态节点并设置节点状态之间的转换概率，具体包括：
[0014]S2.1、在网络中随机选择一部分节点作为I态节点，其余节点为S态节点；
[0015]S2.2、S态节点与一个I态节点连接后感染的概率是β＝0.012，I态节点在每个时间步骤里以μ＝0.01的概率转换为R态节点。
[0016]进一步，所述步骤S3中，提出两种个人意识指标，具体包括：在每个时间步骤里，网络中的S态节点都会获取I态节点的局部信息Q
i
，在这里定义为S态节点邻居的感染密度，获取的全局信息ρ定义为整个网络的感染节点比例。个人对于局部、全局信息的重视程度称之为局部意识和全局意识。
[0017]局部信息和全局信息公式设置如下：
[0018][0019][0020]其中是节点i在总共k
i
个邻居里的感染者数，N
I
是网络在总共N个节点里的感染数量。
[0021]进一步，所述步骤S4中，存在自我隔离的流行病传播过程，具体包括：
[0022]S4.1、随机选择25个节点，作为初始的I态节点并开始进行流行病传播；
[0023]S4.2、当S态节点周围有一个I态节点时，他有β＝0.012的概率转换为I态节点，S态节点在每个时间步骤里有μ＝0.01的概率转换为R态节点；
[0024]S4.3、S态节点在流行病传播过程中会平衡自我隔离的收益和损失最小化自己的风险。具体来说当个人患病后的损失大于自我隔离的损失，即P
d
>P
i
，易感节点将会选择进行自我隔离，反之，不进行隔离或从隔离状态中脱离出来。如果S态节点进入隔离状态，那么他转换感染节点的概率β＝0；
[0025]感染的损失P
d
和自我隔离的损失P
i
的损失函数公式设置如下：
[0026]P
d
＝a1Q
i
+a2ρ(3)
[0027][0028]其中参数a1、a2是与局部信息和全局信息感染风险(局部意识、全局意识)相关的损失参数，b是自我隔离下S态节点的损失参数，k
i
是S态节点的度值；
[0029]S4.4、当个人基于局部意识进行自我隔离时，参数a2＝0.0。当个人基于全局意识进行自我隔离时，参数a1＝0.0
[0030]S4.5、不断重复直S4.1～S4.3，直到网络中的I态节点不再产生变化时，就停止传播。
[0031]进一步，所述步骤S5中，计算流行病传播最终规模，具体包括：更改自我隔离下S态节点的损失参数b和感染风险相关的损失参数a1、a2，实验进行100次，计算传播结束后网络中R态节点数量在网络节点总数中的占比，作为最终流行病传播范围，并求多次实验的平均值。
[0032]本专利技术在传播模型中模拟个人在流行病传播中自我隔离的行为。在模型中引入感染成本和自我隔离成本，用于观察个人意识和隔离成本对于流行病传播的影响。
[0033]本专利技术的有益效果为：
[0034]本专利技术考虑到流行病爆发时个体会根据权衡自我隔离的成本和收益，最小化自己的风险。以博弈论为框架，提出了一个基于邻居感染密度(局部信息)和社区感染密度(全局信息)的危机意识驱动的自我隔离策略，并基于SIR(易感
‑
感染
‑
恢复)模型模拟流行病的传播。这种方法在考虑经济损失的情况下最大程度上限制了人们之间的互动，限制了流行病的传播。通过数值模拟，可以发现个人的自我隔离的行为能有效地抑制流行病的传播，而当自我隔离成本越高时，流行病的防控越艰难。
附图说明
[0035]图1为本专利技术方法的流程图；
[0036]图2为本专利技术实施例的随机网络示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应隔离的流行病传播防控模型的建模方法，包括如下步骤：S1、构建网络：网络集合为G＝(V,E)，其节点集和连边集分别为V＝{v1,v2,
…
,v
n
}和节点总数N；S2、在模型中每个节点有三种不同的状态：易感状态S，感染状态I，恢复状态R，在初始网络中随机选取预定比例的感染节点并设置节点状态之间的转换概率；S3、提出两种个人意识指标：局部意识和全局意识；S4、存在自我隔离的流行病传播过程，流行病从I态节点开始进行传播，S态节点根据感染的损失和自我隔离的损失来平衡是否进行隔离，一旦隔离他们将不会被感染，考虑两种自我隔离策略，即基于局部意识的自我隔离策略和基于全局意识的自我隔离策略，区别在于S态节点感染的损失是基于局部意识还是全局意识。当网络中再无I态节点就停止传播；S5、计算流行病传播最终规模，对于每组实验指标进行多次实验，计算传播结束后网络中R态节点数量在节点总数中的占比。2.如权利要求1所述的一种基于自适应隔离的流行病传播防控模型的建模方法，其特征在于，所述步骤S1中，网络的构建，具体包括：构建随机网络，网络的规模为N＝5000，平均度k＝10。3.如权利要求1所述的一种基于自适应隔离的流行病传播防控模型的建模方法，其特征在于，所述步骤S2中，随机选取一定比例的I态节点并设置节点状态之间的转换概率，具体包括：S2.1、在网络中随机选择一部分节点作为I态节点，其余节点为S态节点；S2.2、S态节点与一个I态节点连接后感染的概率是β＝0.012，I态节点在每个时间步骤里以μ＝0.01的概率转换为R态节点。4.如权利要求1所述的一种基于自适应隔离的流行病传播防控模型的建模方法，其特征在于，所述步骤S3中，提出两种个人意识指标，具体包括：在每个时间步骤里，网络中的S态节点都会获取I态节点的局部信息Q
i
，在这里定义为S态节点邻居的感染密度，获取的全局信息ρ定义为整个网络的感染节点比例，个人对于局部、全局信息的重视程度称之为局部意识和全局意识，局部信息和全局信息公式设置如下...

【专利技术属性】
技术研发人员：阮中远，黄则罡，殳欣成，彭松涛，宣琦，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：