面向真实感染病模拟的混合型ABM-PDE框架
多智能体系统
2026-01-21 v2 动力系统
种群与进化
摘要
本文提出一种混合建模方法，将代理基模（ABM）与分部偏微分方程（PDE）模型耦合于流行病情境，以模拟感染疾病的空间扩散。该方法采用七状态构成的医疗状态结构，通过引入耦合ABM-PDE模型显著降低全ABM的计算复杂度，同时保持相当的精度。我们的结果表明，混合模型不仅缩短整体仿真运行时间（定义为获得稳定结果所需的运行次数乘以单次运行时长），而且在25%和100%人口样本中实现更小的误差。耦合机制确保模型界面处的一致性：穿越ABM进入PDE域的代理被移除并表示为密度贡献；而PDE域中冗余的密度用于生成具有基于手机数据推导的合理轨迹的代理。我们以德国柏林- Brandenburg地区的真实移动与感染数据评估了混合模型，结果表明该模型捕捉了核心流行病学动态，同时实现了高效的大规模仿真。
引用
@article{arxiv.2504.08430,
title = {A Hybrid ABM-PDE Framework for Real-World Infectious Disease Simulations},
author = {Kristina Kehrer and Tim O. F. Conrad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.08430},
year = {2026}
}