社交接触网络上概率 SIR 流行病中的竞争控制情景

在真实社交接触网络上对流行病演化的概率方法允许个体间存在特征差异，包括社会接触的数量与结构，以及根据年龄或医疗既往史而不同的感染与恢复率。在我们的社交接触网络概率易感-感染-移除（SIR）模型中，我们评估了各类控制情景的“感染负荷”或“激活裕度”；包括隔离、疫苗接种及其组合。我们比较了施加竞争性或合作性控制策略的子群体的流行病负担。模拟实验在随机化社交接触图上进行，这些图被设计以展现真实的人-人接触特征，并遵循近“同质”或“块局部化”的子群体传播。标量化的方法被用于多目标优化问题，其中既最小化感染负荷，又最大化各子群体控制策略偏好排序的遵从程度。我们获得了施加对比控制策略的两个子群体的复合收益矩阵，每个均依据其恰当的排序控制策略偏好。根据各子群体的复合目标及其恰当的排序强度，讨论了纳什均衡。最后，讨论了控制策略的相互作用效应，并将其与两个子群体的传播类型相关联。