疫情期间社交距离动态博弈：非对称解分析
计算机科学与博弈论
2021-05-27 v1 系统与控制
系统与控制
最优化与控制
摘要
个体行为在包括 COVID-19 在内的传染病传播动态中起着至关重要的作用。本文研究了一个描述疫情期间社交距离行为的动态博弈模型，假设存在连续统的参与人以及个体感染动态。参与人感染状态的演化遵循著名的 SIR 动态的一个变体。我们假设参与人不确定自身的感染状态，因此他们基于各自感知的易感、感染或移除概率来选择行动。每个参与人的成本既取决于其感染状态，也取决于与他人的接触。我们证明了纳什均衡的存在性，并利用非线性互补问题刻画了纳什均衡。随后我们利用最优策略的一些单调性性质获得了纳什均衡的降阶刻画，并将其计算化简为低维优化问题的求解。结果表明，即使在所有参与人参数相同的对称情形下，参与人也可能表现出极为不同的行为。我们最后给出了一些数值研究来说明这一有趣现象，并考察了若干参数（包括参与人的脆弱性、时间范围以及允许的最大行动）对最优策略和参与人成本的影响。
引用
@article{arxiv.2105.12431,
title = {Dynamic Games of Social Distancing during an Epidemic: Analysis of Asymmetric Solutions},
author = {Ioannis Kordonis and Athanasios-Rafail Lagos and George P. Papavassilopoulos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.12431},
year = {2021}
}