基于随机重置的复杂网络疫情传播随机劳动模型（含死亡）

我们提出一种疫情 compartment 模型，模型中包含因疾病导致的死亡，但不包括人口的出生和死亡过程。个体由随机行走者表示，行走者可能处于以下状态之一：S（易感染）、E（暴露：感染但不具传染性，对应潜伏期）、I（感染且具传染性）、R（康复，免疫）、D（死亡）。疾病以特定概率在I型行走者与S型行走者接触时传播。各 compartment 的逗留时间是独立的随机变量，从特定（此处为Gamma分布）分布中抽取。我们将此模型实现为随机行走仿真。每个行走者在图上独立进行简单的马尔可夫随机行走，其中我们考虑Watts-Strogatz (WS) 网络。仅I型行走者可能死亡。对于零死亡率，我们证明了基本传染数 ${\cal R}_0 > 1$ 时存在流行平衡，疾病自由（全健康）状态不稳定。我们探讨了长程旅程（随机重置）和死亡率的影响。该模型允许多种解释，如化学反应、野火传播以及人口动力学。