SEIAR模型在應(yīng)急醫(yī)療物資動(dòng)態(tài)分配優(yōu)化中的應(yīng)用

梁 迪, 辛 江, 李羽婷, 盧列兆

(沈陽(yáng)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院, 遼寧 沈陽(yáng) 110044)

近些年,世界多地受到突發(fā)性公共衛(wèi)生事件侵?jǐn)_,例如,2009年的甲型H1N1流感,2014年的西非埃博拉疫情,2019年底開(kāi)始蔓延全球的新冠肺炎疫情等,不僅對(duì)農(nóng)業(yè)、工業(yè)產(chǎn)生了嚴(yán)重影響,而且造成了嚴(yán)重的生命損失,導(dǎo)致持續(xù)的經(jīng)濟(jì)低迷[1]。突發(fā)公共衛(wèi)生事件對(duì)人們健康的危害以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)等影響十分嚴(yán)重。因此,在疫情防控過(guò)程中,了解需求地所需的物資量以及如何使物資既滿(mǎn)足受災(zāi)地區(qū)需求又經(jīng)濟(jì)快速地分配,成為世界各國(guó)政府部門(mén)以及專(zhuān)家學(xué)者重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。

學(xué)者們大多采用各種預(yù)測(cè)模型來(lái)判斷疫情走勢(shì),然后構(gòu)建相關(guān)物資分配模型并采用智能算法對(duì)模型進(jìn)行求解,本文學(xué)習(xí)以往學(xué)者的研究方法,并認(rèn)真選擇相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行深入研究。

1) 研究了預(yù)測(cè)模型。在現(xiàn)有的突發(fā)疫情傳播規(guī)律研究成果當(dāng)中,學(xué)者們大多使用時(shí)間序列模型以及各類(lèi)傳染病模型(SI、SIS、SIR、SEIR[2-3]等)。Pathan等[4]通過(guò)實(shí)例證明時(shí)間序列模型可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)COVID-19病毒每日基因突變率。李馮等[5]將無(wú)癥狀感染者引入傳統(tǒng)的SEIR模型當(dāng)中,有效增強(qiáng)了新模型的擬合精度。Chen等[6]提出了一種改進(jìn)的SEIUR模型,對(duì)美國(guó)新冠疫情數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)值模擬。Meiksin等[7]利用帶有附加污染物的動(dòng)態(tài)SEIR模型,分析了一種在統(tǒng)計(jì)上量化污染物對(duì)病毒流行病傳播的貢獻(xiàn)方法。

以上學(xué)者主要研究了在公共衛(wèi)生事件中預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用情況,通過(guò)模型可以更好地預(yù)測(cè)疫情未來(lái)的走勢(shì),然后根據(jù)不同衛(wèi)生事件的特點(diǎn)對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn),進(jìn)而使得預(yù)測(cè)的結(jié)果更貼合實(shí)際?！?br>