元胞自动机模型在流行病与捕食策略中的应用研究
【学位单位】:广东工业大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2019
【中图分类】:TP301.1;Q14;R181
【部分图文】:
(a) (b)图 3 SIR 微分方程与简易元胞自动机对比 图(a)为微分方程结果 图(b)为元胞自动机结果Fig.3 Comparison of SIR differential equations with "simple" cellular automata显然,“简易”元胞自动机的易感者被快速大量感染. 实际上,感染率一般并不会 0.75 这样高的水平,影响疫病传播的随机因素也更多,因此本文将在几乎完全模分方程编写的“简易”元胞自动机基础上,加入一些仿真模块,以达到模拟真实的传播情景的目的. 最优捕食策略最优捕食策略在生物数学领域了,目前大部分的研究都建立在微分动力系统这一工具之上. 常见的捕食者-食饵系统通常建立于基本的马尔萨斯人口增长模型. 在础上,一部分研究工作致力于在捕食系统中考虑食饵的年龄结构;近期的研究方:在原方程基础上增加 Allee 效应的影响等等.而最优捕食策略通常以畜牧业或养
图 4 本文元胞自动机流程图Fig.4 The flow chart of cellular automata2 非邻体高斯传染规则现实中,未被隔离的感染者通常不只与某几个地理位置相邻的人接触,其活设定在一定的半径大小区域内,这意味着在元胞自动机模拟中的邻体结构并于具有 8 个邻体的摩尔型结构. 谭欣欣, 戴钦武的工作[3]介绍了一种随机行而游爱丽[43]则采用符合泊松分布的随机数匹配来模拟随机行走. 本文则结合的特点,做出如下假设:(1)非邻体区域感染的几率比邻体区域感染几率要小;(2)距离某位感染者越远的区域越不容易涉及,反之,感染者更可能在距离的区域活动;(3)感染者没有对某一方向的趋向性,即对各个方向移动的概率相同,且相
π 2 2为控制感染率,将上式乘以感染期望 b2,得到每个感染个体对自身非邻体周感染率: ( , ) = 2 π 2 ¤ ( 1)2 ( 2)2 2 .为进一步说明非邻体高斯传染模型中各参数对结果的影响,本文给出不同非感染期望 ,不同方差 ,以及不同活动范围 下的仿真结果.首先,调整方差 与活动范围 ,为控制活动范围内感染的概率和相同. 在增大 的同时需要增加活动范围 ,经过计算,选定 3 组取值分别为:(其中 为活动内概率和,确定 和 后可通过计算得到, ≤ )①[ = , = ], =0.9889②[ = , = ], =0.9887③[ = , = ], =0.9885将活动范围内感染率画成曲面图如下:
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