基于異質(zhì)agent的疾病傳播建模與計算實驗.pdf

1、疾病傳播對人類的健康和生命形成了嚴重威脅，其大規(guī)模流行可能引起社會的恐慌和動蕩，并對醫(yī)療衛(wèi)生和社會管理形成巨大挑戰(zhàn)。近年來新型病毒的出現(xiàn)及其引起的疾病傳播具有非常規(guī)突發(fā)特性，使得人類很難對其進行預(yù)測和監(jiān)控。傳統(tǒng)的流行病研究方法，如流行現(xiàn)場勘查和統(tǒng)計分析方法，難以解決疾病傳播所帶來的預(yù)測、控制和社會管理等問題。然而，通過建模與仿真方法構(gòu)建疾病傳播事件發(fā)生、發(fā)展和演化的人工社會情景，針對各種情景進行疾病傳播計算實驗，輔助在線應(yīng)急決策和預(yù)案評

2、估，可以滿足研究疾病預(yù)防與控制方法以至社會管理問題等方面的更高需求。本文以建立人工社會模型，執(zhí)行疾病傳播計算實驗，分析疾病控制方法為目的，在分析當(dāng)前疾病傳播模型的局限和發(fā)展趨勢后，對“疾病傳播的異質(zhì)隨機特性”和“疾病傳播中人的行為描述”進行一定的創(chuàng)新性研究，并提出了基于異質(zhì)agent的疾病傳播建模方法（Heterogeneous Agent-Based Modeling，HABM）。該方法基于自底向上（Bottom up）的建模思想，注

3、重疾病傳播微觀過程的異質(zhì)性和隨機性描述，例如：疾病病程發(fā)展異質(zhì)時間尺度模型、疾病患者的異質(zhì)傳染力演化模型、社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)連接、個體的異質(zhì)接觸模式等。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴提出了基于加權(quán)雙模態(tài)網(wǎng)絡(luò)的agent時空接觸行為建模方法。本文集成加權(quán)空間移動網(wǎng)絡(luò)和加權(quán)接觸網(wǎng)絡(luò)形成加權(quán)雙模態(tài)網(wǎng)絡(luò)(Weighted two mode networks），以支持個體空間移動行為和個體接觸行為建模；然后使用馬爾科夫鏈和任務(wù)隊列模型分別建立 ag

4、ent的空間移動行為和接觸行為模型，同時設(shè)計agent的空間移動路徑算法和個體接觸對象選擇機制；從疾病信息的角度，基于加權(quán)網(wǎng)絡(luò)建立疾病傳播過程中agent個體行為變化模型，包括：基于自適應(yīng)權(quán)重系數(shù)的個體行為變化和基于自適應(yīng)行為選擇機制的個體行為變化。⑵提出了基于統(tǒng)計分布特征的個體模型異質(zhì)化方法。針對基于異質(zhì) agent建立疾病傳播模型時缺乏真實數(shù)據(jù)支持的問題，本文基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)或研究結(jié)論中的統(tǒng)計分布特征，采用符合統(tǒng)計分布特征的隨機變量來描

5、述個體的異質(zhì)屬性和行為。該方法為建立疾病傳播異質(zhì)模型和大規(guī)模agent城市級仿真模型提供了一種可行方案。⑶提出了基于矩陣向量的疾病傳播模型描述框架。針對疾病傳播數(shù)學(xué)模型和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)傳播動力學(xué)模型難于描述個體異質(zhì)性，agent模型過于復(fù)雜而難于用數(shù)學(xué)語言形式化描述的問題，本文使用矩陣向量描述實體對象的屬性和狀態(tài)，基于矩陣向量的實體對象描述建立實驗統(tǒng)計變量，并設(shè)計算法以驅(qū)動疾病傳播模型的計算。該框架在實現(xiàn)基于異質(zhì)agent的疾病傳播模型的數(shù)學(xué)

6、語言描述的同時，一定程度上支持疾病傳播規(guī)律的統(tǒng)計分析。⑷研究了加權(quán)網(wǎng)絡(luò)上疾病傳播速度。為了更準(zhǔn)確地理解加權(quán)網(wǎng)絡(luò)上疾病傳播速度，本文研究了疾病在加權(quán)演化無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)、加權(quán)Barabási-Albert無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)、加權(quán)Newman-Watts小世界網(wǎng)絡(luò)和加權(quán)Erd?s-Rényi隨機網(wǎng)絡(luò)上的傳播速度。研究結(jié)果表明：在加權(quán)演化無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中連邊權(quán)重系數(shù)的異質(zhì)性越強，疾病傳播速度越快，且快于無權(quán)Barabási-Albert無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中的傳播速度；

7、在連邊權(quán)重與節(jié)點連接度成正相關(guān)關(guān)系的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中連邊權(quán)重系數(shù)的異質(zhì)性越強，疾病傳播速度越快，且快于無權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的傳播速度；在連邊權(quán)重與節(jié)點連接度成負相關(guān)關(guān)系（或沒有相關(guān)關(guān)系）的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中連邊權(quán)重系數(shù)的異質(zhì)性越強，疾病傳播速度越慢，且慢于無權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的傳播速度。⑸研究了2003年SARS流行病的超級傳播事件形成機制。本文從節(jié)點連接度、行為活躍性、病原體負載和脫落速率，及疾病確診時間等因素，分析超級傳播者的屬性特征，同時揭示超級傳播事件的形成機制

8、。研究結(jié)果表明：具有較大節(jié)點連接度、較長確診延遲時間、活躍接觸模式，以及較高病原體負載和脫落速率的個體是潛在的超級傳播者；如果輸入病例沒有得到及時的確診和隔離，且造成多人感染，那么很容易爆發(fā)超級傳播事件和大規(guī)模流行病。⑹研究了2009年河北省某大學(xué)甲型H1N1流感爆發(fā)案例。本文建立校園內(nèi)7號宿舍樓的地理空間、人口分布、社會網(wǎng)絡(luò)和個體行為與交互模型，重現(xiàn)2009年甲型H1N1流感在該宿舍樓內(nèi)的傳播過程，并對當(dāng)時所采取的甲型H1N1流感控制