演化博弈下的傳染病感染機制研究

1、主講： 導(dǎo)師：演化博弈下的傳染病感染機制研究 一、傳染病的危害：傳染病制約經(jīng)濟發(fā)展在非洲的大多數(shù)國家瘧疾的爆發(fā)能造成該地區(qū)的年經(jīng)濟增長減慢1.4%在這些地區(qū)所有疾病所造成的經(jīng)濟損失中，7%是由傳染病所引起。即使在經(jīng)濟很發(fā)達的歐洲，其影響也達到了2%。傳染病與安全的關(guān)系2003年非典的爆發(fā)不僅對人們的生命健康帶來極大威脅，也在一定程度上給中國的政治經(jīng)濟和外交帶來負面的影響，顯然，根據(jù)對中國國情的現(xiàn)實考量，作為正在崛起中的大國，中國給予傳染病與安全問題足夠的重視具有現(xiàn)實意義。2課題的意義研究背景三種主流的傳染病傳播模型第一種是單一群體方法；（經(jīng)典倉室模型SIR，SEIR模型.）第二種復(fù)合群體方法，

2、將人群劃分為多個子群體；第三種是微觀個體方法，這種方法的出發(fā)點是人群中的個體，個體有各自的屬性和行為規(guī)則，個體之間相互接觸形成網(wǎng)絡(luò), 在這種網(wǎng)絡(luò)中感染個體與易感個體的接觸導(dǎo)致易感者狀態(tài)的變化, 網(wǎng)絡(luò)上的傳播動力學(xué)過程在這種變化下促成。幾種典型的網(wǎng)絡(luò)模型規(guī)則網(wǎng)絡(luò) 隨機網(wǎng)絡(luò) 小世界網(wǎng)絡(luò) 無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)3利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究傳染病成果一次大規(guī)模疫情的爆發(fā)，其原因是方方面面的，疫情除了自然致病的原因，更是隱含著深刻的經(jīng)濟和社會因素?？紤]到政府部門不同階段采取的防控措施，運用演化博弈理論建立了重大突發(fā)公共事件的傳播方程，將政府部門和社會公眾的策略互動和行為演化分析融入到傳染病自然傳播模型中，將社會的演化博弈和病

3、毒的傳播機制結(jié)合起來。同時運用博弈論解決存在于傳染病傳播中的三大困境：囚徒困境鏟雪模型公共品博弈4利用博弈論研究傳染病成果如果將每個人都根據(jù)自己的利益來決定要不要接種疫苗的免疫水平，和把最適宜人群接種疫苗的免疫水平相比會有出入。我們提出一個綜合博弈論和傳染病的模型，這一模型會指出自身利益和集團利益的沖突，并表明自愿接種不太可能達到最優(yōu)水平。而這一短缺會導(dǎo)致了攻擊后，遠高于預(yù)期的死亡率。如果在集體利益最大化和個體均衡中存在顯著的差異，那么就會導(dǎo)致政策的困境：一方面，自愿接種不會保護其實應(yīng)該得到保護的人；而在另一方面，為了達到集體的利益最大化而強制接種疫苗實際上是侵犯了公民的權(quán)利，這樣的潛在困境促

4、使了我們的調(diào)查。5本文研究內(nèi)容個體均衡組最佳最終模型我們的模型跟蹤時間演變下的易感人群密度（S），感染尚未具有傳染性（E），傳染性（I），刪除由于接種（V）天花感染（死/免疫）（D）（SEIDV模型）該模型方程6本文的模型7模擬結(jié)果與討論頻率覆蓋范圍頻率相應(yīng)的死亡增長率8模擬結(jié)果與討論在我們的模型的分析中使用的所有參數(shù)值列在表1。對比在該第三列中的參數(shù)值表中，我們發(fā)現(xiàn)，個人平衡為=0.19（對應(yīng)于這樣一種情況：人口的19選擇采用提前接種疫苗）。這遠遠低于該集團=0.47,相應(yīng)地死亡率增長率為0.54，即54以上死亡為自愿疫苗接種政策。為了確定這個結(jié)果中參數(shù)值的敏感性，我們通過從時間間隔與實際的界限值（表1中，第四列，和圖1隨機選擇）進行了蒙特卡洛敏感性分析。我們觀察到，這兩個和通常嚴格屬于0和1之間，并且個體均衡決不會超過該組最佳。9結(jié)論我們的研究結(jié)果說明群體利益和自身利益之間沖突，通常會導(dǎo)致接種疫苗行為之間有較大的差異覆蓋水平是最好的，集團最佳實際上可能由自愿接種程序來實現(xiàn)。公共健康教育不應(yīng)該忽視呼吁利他主義，因為，一切都是平等的