急性呼吸道传染病是由各种呼吸道病毒引起的经飞沫和接触传播为主要传播途径,且人群普遍易感的传染病。如流行性感冒、新冠病毒感染(Corona Virus Disease 2019,COVID-19)等,该类病毒普遍具有传播速度快、传染力强、传播途径多等特征。不仅对公众健康构成威胁,而且对人员流动以及社会经济发展造成了较大的冲击。因此,研究急性呼吸道病毒传播规律,制定有效地防范措施是公共卫生安全的重要任务。但现实中病毒传播、居民的行为决策和防控措施的变化是一个交互影响的复杂过程,随着时间的变化此过程具有复杂的动态性。基于多智能体的建模仿真(Multi-Agent Based Modeling and Simulation,ABMS)方法可以模拟和预测在复杂性、非线性和交互性等多种影响因素下病毒传播过程中的变化和状态。针对上述急性呼吸道病毒传播带来的各种影响,本文以新冠病毒为例,研究了COVID-19的传播情形,基于ABMS方法和此类病毒的传播特性,对病毒传播机制和过程进行了建模与仿真,同时,结合GIS数据进行预处理,通过Arc GIS将真实地图数据进行数字化、栅格化作为智能体(Agent)的活动空间环境。以Repast Simphony仿真软件作为开发平台,构建了基于多智能体的新冠病毒传播模型。文中详细定义了居民智能体、医院智能体、政府智能体等三种主要智能体及其属性,抽象了Agent现实行为,并定义了对应智能体的行为规则。依据病毒传播机制,设计了居民智能体之间状态转换规则、移动规则和具体交互行为规则。最后,针对不同病毒传播模型、长短程连接交互、防疫处理措施等多种场景,对仿真结果进行提取、统计与可视化显示,结合COVID-19相关的公开数据,研究和分析了不同场景下病毒传播的特性和规律。本文的相关研究工作有助于对新冠病毒感染及其他相关急性呼吸道传染病的传播预测、防控措施制定与应急响应进行直观地分析和决策支持。
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