Integrating Agent-Based and Compartmental Models for Infectious Disease Modeling: A Novel Hybrid Approach
种群与进化
2025-02-06 v2
摘要
本研究探讨了代理基模（ABM）和 compartmental 模型在传染病建模中的空间集成，提出了一种新颖的混合方法并检视其影响。ABM 通过模拟个体间的互动和决策提供细粒度见解，但对于大规模人口计算成本高昂。compartmental 模型更高效地捕捉人口水平动力学，但缺乏细粒度细节。我们开发的混合模型旨在平衡ABM的细粒度与compartmental 模型的计算效率，为多种情景下的疾病传播提供更细致的理解，包括大规模人口。该模型通过将常微分方程模型与具有空间显式性的ABM集成，实现了离散和连续人口之间的空间耦合。我们的主要目标是系统评估疾病动力学的一致性以及在各种配置下的数据计算效率。为此，我们评估了两个实验情景并变化每个子模的影响程度。第一个情景中，ABM 组件模拟了均匀人群；第二个情景中，ABM 模拟了具有景观驱动运动的异质人群。结果表明，混合模型可显著降低计算成本，但对模间差异敏感，凸显了混合方法中模型等价性的重要性。代码已在 git.zib.de/ibostanc/hybrid_abm_ode 上提供。
引用
@article{arxiv.2407.20993,
title = {Integrating Agent-Based and Compartmental Models for Infectious Disease Modeling: A Novel Hybrid Approach},
author = {Inan Bostanci and Tim Conrad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.20993},
year = {2025}
}
备注
This is the revised and published version. We have fixed minor issues, improved clarity, added context on prior research, and expanded the discussion in Section 6