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1、疾病傳播對(duì)人類的健康和生命形成了嚴(yán)重威脅,其大規(guī)模流行可能引起社會(huì)的恐慌和動(dòng)蕩,并對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生和社會(huì)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(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)和監(jiān)控。傳統(tǒng)的流行病研究方法,如流行現(xiàn)場(chǎng)勘查和統(tǒng)計(jì)分析方法,難以解決疾病傳播所帶來的預(yù)測(cè)、控制和社會(huì)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(huì)情景,針對(duì)各種情景進(jìn)行疾病傳播計(jì)算實(shí)驗(yàn),輔助在線應(yīng)急決策和預(yù)案評(píng)
2、估,可以滿足研究疾病預(yù)防與控制方法以至社會(huì)管理問題等方面的更高需求。本文以建立人工社會(huì)模型,執(zhí)行疾病傳播計(jì)算實(shí)驗(yàn),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(shì)后,對(duì)“疾病傳播的異質(zhì)隨機(jī)特性”和“疾病傳播中人的行為描述”進(jìn)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(jī)性描述,例如:疾病病程發(fā)展異質(zhì)時(shí)間尺度模型、疾病患者的異質(zhì)傳染力演化模型、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)連接、個(gè)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(shí)空接觸行為建模方法。本文集成加權(quán)空間移動(dòng)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(gè)體空間移動(dòng)行為和個(gè)體接觸行為建模;然后使用馬爾科夫鏈和任務(wù)隊(duì)列模型分別建立 ag
4、ent的空間移動(dòng)行為和接觸行為模型,同時(shí)設(shè)計(jì)agent的空間移動(dòng)路徑算法和個(gè)體接觸對(duì)象選擇機(jī)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(gè)體行為變化模型,包括:基于自適應(yīng)權(quán)重系數(shù)的個(gè)體行為變化和基于自適應(yīng)行為選擇機(jī)制的個(gè)體行為變化。⑵提出了基于統(tǒng)計(jì)分布特征的個(gè)體模型異質(zhì)化方法。針對(duì)基于異質(zhì) agent建立疾病傳播模型時(shí)缺乏真實(shí)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(jì)分布特征,采用符合統(tǒng)計(jì)分布特征的隨機(jī)變量來描
5、述個(gè)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(jí)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(duì)疾病傳播數(shù)學(xué)模型和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)傳播動(dòng)力學(xué)模型難于描述個(gè)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(shí)體對(duì)象的屬性和狀態(tài),基于矩陣向量的實(shí)體對(duì)象描述建立實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)變量,并設(shè)計(jì)算法以驅(qū)動(dòng)疾病傳播模型的計(jì)算。該框架在實(shí)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(shí),一定程度上支持疾病傳播規(guī)律的統(tǒng)計(jì)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(jī)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(qiáng),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(diǎn)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(qiáng),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(diǎn)連接度成負(fù)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(qiáng),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(jí)傳播事件形成機(jī)制。本文從節(jié)點(diǎn)連接度、行為活躍性、病原體負(fù)載和脫落速率,及疾病確診時(shí)間等因素,分析超級(jí)傳播者的屬性特征,同時(shí)揭示超級(jí)傳播事件的形成機(jī)制
8、。研究結(jié)果表明:具有較大節(jié)點(diǎn)連接度、較長(zhǎng)確診延遲時(shí)間、活躍接觸模式,以及較高病原體負(fù)載和脫落速率的個(gè)體是潛在的超級(jí)傳播者;如果輸入病例沒有得到及時(shí)的確診和隔離,且造成多人感染,那么很容易爆發(fā)超級(jí)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(hào)宿舍樓的地理空間、人口分布、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和個(gè)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(duì)當(dāng)時(shí)所采取的甲型H1N1流感控制
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