由演化博弈动力学支配的带自愿隔离策略的流行病学模型
物理与社会
2021-02-24 v2 生物物理
种群与进化
摘要
在大流行事件中，诸如社交距离等策略对遏制病毒传播至关重要。此类行动可减少同时感染人数并减缓疾病传播，这对于医疗系统崩溃的风险具有意义。尽管可建议这些策略，其实际实施可能取决于人群对疾病风险的感知。例如，当前的COVID-19危机表明，一些个体比其他人更倾向于保持隔离，避免不必要的接触。受此启发，我们提出一个流行病学SIR模型，该模型利用演化博弈论来考虑动态个体隔离策略，旨在将社会策略、个体风险感知与病毒传播结合于单一过程中。疾病在人群中进行传播，其中的智能体可在自我隔离与无视任何流行病风险的生活方式之间选择。策略采纳是个体的，并取决于感知到的疾病风险与隔离成本之比。博弈收益支配策略采纳，而流行病过程支配智能体的健康状态。同时，感染率取决于智能体的策略，而感知疾病风险取决于感染智能体的比例。结果显示出复发性感染波，这在此前带隔离的流行病情景中可见。值得注意的是，风险感知被发现对控制感染峰值的大小至关重要，而最终感染规模主要由感染率决定。低认知导致单一且强烈的感染峰值，而更高的疾病风险导致更短但更频繁的峰值。所提模型自发捕获了大流行事件的相关方面，凸显了社会策略的根本作用。
引用
@article{arxiv.2008.05979,
title = {An epidemiological model with voluntary quarantine strategies governed by evolutionary game dynamics},
author = {Marco A. Amaral and Marcelo M. de Oliveira and Marco A. Javarone},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.05979},
year = {2021}
}