疫情的分析、预测与控制：从标量模型到动态网络模型的综述

在持续的 COVID-19 大流行期间，疫情传播的数学模型已成为产生大流行演变有价值预测的强大工具，帮助公共卫生当局决定应实施哪些干预政策。这些模型的研究——以系统理论为基础并常使用控制理论工具进行分析——对于来自流行病学、工程学、物理学、数学、计算机科学、社会学、经济学和管理学等不同领域的许多研究者而言是一个极为重要的研究领域。在本综述中，我们回顾了疫情动力学建模、分析与控制的历史并介绍了当前最新进展。我们讨论了从微分方程标量系统的首次实现（用于描述人群层面的疫情传播）到近期动态网络模型（捕捉空间传播与人类交互的时变特性）的各类确定性或随机性疫情建模方法。