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基于元胞自動(dòng)機(jī)的傳染病傳播模型研究

2019-05-24 14:12:46吳成來
電腦知識(shí)與技術(shù) 2019年9期
關(guān)鍵詞:模型

吳成來

摘要:文章討論了一種基于元胞自動(dòng)機(jī)的建模方法,并在該模型的基礎(chǔ)上模擬了流感病毒傳播與控制這一復(fù)雜的過程。模擬結(jié)果與現(xiàn)實(shí)生活中流感病毒的宏觀特征的結(jié)果大致相同,對(duì)傳染病的傳播與控制有著一定的參考意義。

關(guān)鍵詞:元胞自動(dòng)機(jī);傳染??;模型;模擬

中圖分類號(hào):TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

文章編號(hào):1009-3044(2019)09-0185-02

傳染病是由病原體引起的一種具有傳染性的疾病,它主要通過人與人之間的交流、接觸、聯(lián)系來傳播,并且隨著時(shí)間、外界干預(yù)程度的變化而變化,因此對(duì)傳染病傳播的描述和控制是一個(gè)十分復(fù)雜的研究課題。

20世紀(jì)40年代初馮·諾依曼提出了元胞自動(dòng)機(jī)的概念,20世紀(jì)80年代S.Wolfram對(duì)元胞自動(dòng)機(jī)進(jìn)行了全面研究。由于元胞自動(dòng)機(jī)具有時(shí)間、空間和狀態(tài)都離散的特點(diǎn),并且能夠以局部規(guī)則同步演化來反映整個(gè)系統(tǒng)的復(fù)雜變化,這與傳染病的傳播機(jī)制十分類似,因此元胞自動(dòng)機(jī)成為研究傳染病傳播的一個(gè)重要方法。

1 模型

元胞自動(dòng)機(jī)可以用一個(gè)四元組[A=(Ld,S,N,f)],[A]表示元胞自動(dòng)機(jī)系統(tǒng),[Ld]表示一個(gè)[d]維的網(wǎng)格空間,這里取[d=2],每一個(gè)網(wǎng)格單元就是一個(gè)元胞,[S]是離散集合,表示各個(gè)元胞的狀態(tài),[N]表示元胞的鄰居集合,[f]是局部演化規(guī)則,就是根據(jù)[t]時(shí)刻某個(gè)元胞所有鄰居的狀態(tài)組合確定[t+1]時(shí)刻該元胞的狀態(tài)值。本文采用的是Moore鄰居,如圖1所示。

根據(jù)傳染病在人群中傳播的特點(diǎn),將傳染病傳播中的人群分為三類:易感染者(S)、染病者(I)、免疫者(已經(jīng)治愈或死亡)(R)。從一輪病毒開始爆發(fā),到治愈,再到新一輪的病毒開始肆虐,其狀態(tài)可以用圖2表示。

考慮一個(gè)2維的網(wǎng)格,每一個(gè)小格子[(i,j)]都有一個(gè)人,[Sti,j]表示[t]時(shí)刻[(i,j)]處人的狀態(tài)。根據(jù)上面的敘述,[Sti,j]有三個(gè)取值。[Sti,j=0]表示個(gè)體處于易感染狀態(tài),還沒有被病毒傳染,不能傳染病毒給和他接觸的人群,但是對(duì)病毒沒有免疫力;[Sti,j=1]表示個(gè)體處于染病狀態(tài),已經(jīng)感染了病毒,能把病毒傳染給和他接觸的易感染者,自身也在與病毒的對(duì)抗中逐漸產(chǎn)生抗體,到達(dá)一定時(shí)間后會(huì)自己治愈;[Sti,j=2]表示個(gè)體已被治愈或者已經(jīng)死亡,不能把病毒傳染給易感染者,自身的免疫力隨著時(shí)間的流逝逐漸變差。

對(duì)每個(gè)元胞引入發(fā)病持續(xù)時(shí)間[t(Sti,j)]和免疫力持續(xù)時(shí)間[T(Sti,j)],[tmax,Tmax]分別表示發(fā)病時(shí)間和免疫力持續(xù)時(shí)間的最大值。

演化規(guī)則:對(duì)要模擬的在二維空間進(jìn)行均勻的網(wǎng)格劃分,每一個(gè)小格子就是一個(gè)元胞,把所有元胞初始狀態(tài)設(shè)為[Sti,j=0],即所有元胞都認(rèn)為是易感染者,此時(shí)發(fā)病持續(xù)時(shí)間[t(Sti,j)=0]。隨機(jī)在網(wǎng)格中取很小比例(大概千分之一)的元胞作為感染病毒的患者,病毒感染者所在的網(wǎng)格初始狀態(tài)設(shè)[Sti,j=1],發(fā)病持續(xù)時(shí)間[t(Sti,j)=1]。從[t=0]時(shí)刻開始,在每個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)對(duì)所有元胞進(jìn)行掃描,并以下面的規(guī)則進(jìn)行狀態(tài)更新。

(1)當(dāng)[Sti,j=0]時(shí),此時(shí)元胞不能傳染被人,但是很容易被別人感染??紤][(i,j)]處元胞的被它周圍鄰居傳染的概率[pti,j]。該處的元胞以概率[pti,j]被傳染,狀態(tài)由[Sti,j=0]變?yōu)閇Sti,j=1],發(fā)病持續(xù)時(shí)間變?yōu)閇t(Sti,j)=t(Sti,j)+1]。其中[pti,j]的計(jì)算公式[2]:

[pti,j=k*(Cti,j-1+Cti,j+1+Cti-1,j+Cti+1,j)4+l*(Cti-1,j-1+Cti+1,j+1+Cti-1,j+1+Cti+1,j-1)4]

其中[k]表示[(i,j)]處元胞的上、下、左、右鄰居對(duì)它的影響因子,[l]表示[(i,j)]處元胞的左上、右下、左下、右上鄰居對(duì)它的影響因子,且[k>l]。

(2)當(dāng)[Sti,j=1]時(shí),考慮元胞的發(fā)病持續(xù)時(shí)間,若[t(Sti,j)tmax],此時(shí)元胞已經(jīng)自我治愈,狀態(tài)由[Sti,j=1]變?yōu)閇Sti,j=2],染病時(shí)間變?yōu)閇t(Sti,j)=0],免疫力持續(xù)時(shí)間[T(Sti,j)=T(Sti,j)+1]。

(3)當(dāng)[Sti,j=2],考慮元胞的免疫力持續(xù)時(shí)間[T(Sti,j)],若[T(Sti,j)>Tmax],此時(shí)元胞的免疫力隨著時(shí)間的流逝逐漸消失,變?yōu)橐赘腥菊?,元胞狀態(tài)由[Sti,j=2]變?yōu)閇Sti,j=0]。若[T(Sti,j)

基于以上的演化規(guī)則,網(wǎng)格空間中的所有元胞在每一仿真步都同步更新,局部的元胞相互作用的結(jié)果就是下一仿真步的初始狀態(tài)。

2 仿真結(jié)果與分析

根據(jù)傳染病傳播的人群狀態(tài),將元胞演化規(guī)則應(yīng)用到半徑為1的Moore鄰居,對(duì)傳染病傳播進(jìn)行仿真模擬。設(shè)定元胞空間為[L×L=100×100]的網(wǎng)格,元胞初始被感染病毒的概率為0.0018。采用2009年6月16日至7月15日發(fā)生在中國(guó)大陸的甲型H1N1流感病毒數(shù)據(jù)[6]進(jìn)行仿真模擬。假設(shè)[k=0.5,l=0.2],發(fā)病持續(xù)時(shí)間為7天,康復(fù)者的免疫力持續(xù)時(shí)間為365天。圖3為40天內(nèi)的模擬仿真數(shù)據(jù),仿真結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)基本吻合。

從圖3 可以看到,病毒爆發(fā)初期,流感病毒傳播速度比較快,患者人數(shù)增加迅速,到了后期流感病毒傳播速度下降,患者人數(shù)開始緩慢下降?;颊呷藬?shù)下降的原因,一是隨著醫(yī)療救治的進(jìn)行,患者被治愈后有免疫力不再被感染;一是到病毒傳播后期,部分患者已經(jīng)死亡,不會(huì)再傳染給其他人群。

在現(xiàn)實(shí)生活中,大家一旦發(fā)現(xiàn)自己身體不舒服都會(huì)走進(jìn)醫(yī)院,向醫(yī)生尋求幫助,醫(yī)生會(huì)對(duì)我們進(jìn)行救治。這里假設(shè)醫(yī)生有特效藥物,只要向醫(yī)生求助,患者就會(huì)被治愈,因此就減少了發(fā)病的持續(xù)時(shí)間。保持初始參數(shù)不變,研究發(fā)病持續(xù)時(shí)間對(duì)傳染病傳播過程的影響。如圖4所示。

從圖4可以看出,當(dāng)發(fā)病持續(xù)時(shí)間為[T=5]時(shí),染病人數(shù)增加的速度比實(shí)際數(shù)據(jù)要小,而且染病人數(shù)也比實(shí)際數(shù)據(jù)要少;當(dāng)發(fā)病持續(xù)時(shí)間為[T=9]時(shí),染病人數(shù)增加的速度比實(shí)際數(shù)據(jù)要大,而且染病人數(shù)也比實(shí)際數(shù)據(jù)要多。病人發(fā)病持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng),病人在活動(dòng)期間接觸的易感染者就會(huì)越多,導(dǎo)致患者累計(jì)數(shù)量增多。因此在傳染爆發(fā)初期就當(dāng)積極采取有效的方法對(duì)患者進(jìn)行救助,或者對(duì)患者進(jìn)行有效隔離,減少患者與其他人群的接觸,能夠?qū)魅静〉膫鞑テ鸬揭种谱饔谩?/p>

3 總結(jié)

利用元胞自動(dòng)機(jī)建立模型來研究傳染的傳播過程,可以避免傳統(tǒng)微分方程的模型的復(fù)雜計(jì)算過程,并且比微分方程模型更加直觀、清晰、明了,更便于結(jié)果分析。

參考文獻(xiàn):

[1] 賀明峰, 鄧成瑞.基于元胞自動(dòng)機(jī)的SARS傳播模型[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2008,38(3):41-46.

[2] 余雷, 薛慧鋒, 高曉燕,等.基于元胞自動(dòng)機(jī)的傳染病傳播模型研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2007,43(2):196-198,237.

[3] 游愛麗, 閆萍.基于元胞自動(dòng)機(jī)的甲型H1N1流感病毒的模型[J].新疆大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2010,27(1):56-59.

[4] 鄭三強(qiáng), 韓曉卓.多因素制約下的SIR傳染病模型的元胞自動(dòng)機(jī)仿真模型研究[J].廣東工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2018,35(5):51-59.

[5] 李學(xué)偉,吳今培,李雪巖.實(shí)用元胞自動(dòng)機(jī)導(dǎo)論[M].北京:北京交通大學(xué)出版社,2013.

【通聯(lián)編輯:光文玲】

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