Модели распространения эпидемий

Имитационное моделирование - это замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала с помощью объекта-модели. Таким образом, моделирование может быть определено как представление объекта моделью для получения информации об этом объекте путем проведения экспериментов с его моделью.
Теория замещения одних объектов (оригиналов) другими объектами (моделями) и исследования свойств объектов на их моделях называется теорией моделирования.
Имитационной моделью называется специальный программный комплекс, который позволяет имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. Он запускает в компьютере параллельные взаимодействующие вычислительные процессы, которые являются по своим временным параметрам (с точностью до масштабов времени и пространства) аналогами исследуемых процессов.
Одним из важных приложений методов имитационного моделирования является прогнозирование распространения эпидемических заболеваний. В этой области находят применение системно - динамический.
Системно-динамические (СД) модели распространения эпидемических заболеваний имеют взаимодополняющие свойства, в связи с чем, задача совместного использования этих классов моделей для прогнозирования динамики эпидемических систем является актуальной и требует всестороннего сравнения их характеристик и свойств.
В качестве примера рассматривались реализации простой SIR модели распространения эпидемического заболевания - гриппа, в среде имитационного моделирования Anylogic версии 6.поддерживает разработку и моделирование систем обратной связи (диаграммы потоков и накопителей, правила решений, включая массивы переменных). Разработанная модель в среде AnyLogic предназначена для исследования характеристик эпидемии и процесса восстановления системы. Среда позволяет изменять значения параметров модели непосредственно во время ее работы, что в жизни аналогично вмешательству человека в различные процессы.
моделирование компьютерный эпидемический заболевание

В данной работе исследована модель распространения эпидемии.
Показано применение простейшей математической модели эпидемии Описаны основные компоненты иммунного ответа организма, связанного с образованием антител. Подробно дано построение общей модели вирусного заболевания и ее упрощенного варианта, когда иммунологический процесс основан на взаимодействии антигенов с антителами.
Получены ограничения на безразмерные параметры модели, дающие возможность их подбора при проведении численных расчетов. Сделан вывод о выборе оптимального шага расчета. В дальнейших исследованиях можно рекомендовать использование абсолютно устойчивых неявных численных методов для решения поставленной задачи.
Работа будет полезна всем специалистам, занимающимся математическим моделированием распространения эпидемий.
В данной курсовой работе на основе полученного задания были разработаны модели в среде AnyLogic. С моделями были проведены вычислительные эксперименты. На основе этих экспериментов были построены графики. По этим графикам экспериментально были установлены пороговое значения фактора заболевания (infection rate =0.002), при превышении которого все люди заболеют и пороговое значения фактора выздоровления (recovery rate =0.7), при понижении которого все люди заболеют.
Системная динамика является превосходным инструментом для реализации имитационных моделей для распространения эпидемического заболевания. С её помощью можно наглядно продемонстрировать распространение эпидемии, что, в конечном счёте, может помочь спасти человеческие жизни.