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元胞自動機(jī)模型在流行病與捕食策略中的應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2020-10-19 06:21
   SIR(Susceptible-Infected-Removed)模型與ODM(Optimal Diet Model)模型分別是研究流行病與捕食行為的經(jīng)典模型,傳統(tǒng)的以微分方程(組)的形式所表達(dá)的模型結(jié)構(gòu)在研究空間異質(zhì)對流行病與捕食結(jié)果的影響方面存在先天上的短板.而元胞自動機(jī)模型作為一種結(jié)構(gòu)簡單、且能充分體現(xiàn)空間結(jié)構(gòu)的建模思想,自Conway提出著名的生命游戲以后,就得以在各領(lǐng)域獲得廣泛的應(yīng)用和長足的發(fā)展.本文主要致力于利用元胞自動機(jī)這一工具,在SIR和ODM經(jīng)典微分方程模型的基礎(chǔ)上,通過蒙特卡洛方法的思想,建立具有反映空間特征的空間異質(zhì)性SIR和ODM模型,并對此模型進(jìn)行分析.首先,實(shí)現(xiàn)了二維平面上流行病的潛伏與隔離作用的模擬,提出了三個內(nèi)嵌子結(jié)構(gòu),并針對結(jié)構(gòu)功能、效果進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn).進(jìn)而,利用本文建立的元胞自動機(jī)模型對2010年一段時(shí)間內(nèi)我國內(nèi)陸的H1N1傳播疫情進(jìn)行了仿真,給出滿意的模擬結(jié)果并解釋其生物學(xué)意義;其次,在最優(yōu)覓食理論(Optimal Foraging Theory,OFT)的支持下,嘗試?yán)迷詣訖C(jī)構(gòu)建具有空間結(jié)構(gòu)的二維最優(yōu)食譜(Optimal Diet Model,ODM)模型,并與經(jīng)典ODM模型進(jìn)行性質(zhì)上的對比.在張鋒和惠蒼提出的就近經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(Recent ExperienceDriven,RED)模型的基礎(chǔ)上,利用元胞自動機(jī)建立了具有空間結(jié)構(gòu)的RED二維(RED-2d)模型和具有空間異質(zhì)性的RED三維(RED-3d)模型,并在RED二維模型的基礎(chǔ)上考慮食餌濃度及其對捕食者行為的影響,并改進(jìn)了捕食決策方程,使其更趨于覓食行為的真實(shí)性.此外,本文提供了全隨機(jī)、隨機(jī)高斯、斑塊交換聚集以及隨機(jī)高斯疊加等四種地圖的初始化方法,來分別應(yīng)對RED-2d與RED-3d模型的空間異質(zhì)性生境的初始化問題.
【學(xué)位單位】:廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:TP301.1;Q14;R181
【部分圖文】:

元胞自動機(jī),微分方程,對比圖


(a) (b)圖 3 SIR 微分方程與簡易元胞自動機(jī)對比 圖(a)為微分方程結(jié)果 圖(b)為元胞自動機(jī)結(jié)果Fig.3 Comparison of SIR differential equations with "simple" cellular automata顯然,“簡易”元胞自動機(jī)的易感者被快速大量感染. 實(shí)際上,感染率一般并不會 0.75 這樣高的水平,影響疫病傳播的隨機(jī)因素也更多,因此本文將在幾乎完全模分方程編寫的“簡易”元胞自動機(jī)基礎(chǔ)上,加入一些仿真模塊,以達(dá)到模擬真實(shí)的傳播情景的目的. 最優(yōu)捕食策略最優(yōu)捕食策略在生物數(shù)學(xué)領(lǐng)域了,目前大部分的研究都建立在微分動力系統(tǒng)這一工具之上. 常見的捕食者-食餌系統(tǒng)通常建立于基本的馬爾薩斯人口增長模型. 在礎(chǔ)上,一部分研究工作致力于在捕食系統(tǒng)中考慮食餌的年齡結(jié)構(gòu);近期的研究方:在原方程基礎(chǔ)上增加 Allee 效應(yīng)的影響等等.而最優(yōu)捕食策略通常以畜牧業(yè)或養(yǎng)

流程圖,元胞自動機(jī),流程圖,感染者


圖 4 本文元胞自動機(jī)流程圖Fig.4 The flow chart of cellular automata2 非鄰體高斯傳染規(guī)則現(xiàn)實(shí)中,未被隔離的感染者通常不只與某幾個地理位置相鄰的人接觸,其活設(shè)定在一定的半徑大小區(qū)域內(nèi),這意味著在元胞自動機(jī)模擬中的鄰體結(jié)構(gòu)并于具有 8 個鄰體的摩爾型結(jié)構(gòu). 譚欣欣, 戴欽武的工作[3]介紹了一種隨機(jī)行而游愛麗[43]則采用符合泊松分布的隨機(jī)數(shù)匹配來模擬隨機(jī)行走. 本文則結(jié)合的特點(diǎn),做出如下假設(shè):(1)非鄰體區(qū)域感染的幾率比鄰體區(qū)域感染幾率要小;(2)距離某位感染者越遠(yuǎn)的區(qū)域越不容易涉及,反之,感染者更可能在距離的區(qū)域活動;(3)感染者沒有對某一方向的趨向性,即對各個方向移動的概率相同,且相

曲面圖,概率圖,活動范圍


π 2 2為控制感染率,將上式乘以感染期望 b2,得到每個感染個體對自身非鄰體周感染率: ( , ) = 2 π 2 ¤ ( 1)2 ( 2)2 2 .為進(jìn)一步說明非鄰體高斯傳染模型中各參數(shù)對結(jié)果的影響,本文給出不同非感染期望 ,不同方差 ,以及不同活動范圍 下的仿真結(jié)果.首先,調(diào)整方差 與活動范圍 ,為控制活動范圍內(nèi)感染的概率和相同. 在增大 的同時(shí)需要增加活動范圍 ,經(jīng)過計(jì)算,選定 3 組取值分別為:(其中 為活動內(nèi)概率和,確定 和 后可通過計(jì)算得到, ≤ )①[ = , = ], =0.9889②[ = , = ], =0.9887③[ = , = ], =0.9885將活動范圍內(nèi)感染率畫成曲面圖如下:
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