SIR网络模型中模仿动态对疫苗接种行为的影响

我们提出了一系列 SIR 网络模型，并扩展了由居住区与工作区之间规律人口流动及随之产生的交互所引发的模仿动态的游戏论处理。每个所考虑的 SIR 网络模型刻画了一类受流行病特征、交互拓扑和模仿动态影响的疫苗接种行为。我们的焦点是在自愿接种方案下，由这些变动因素所产生的终极疫苗接种覆盖率。利用下一代矩阵方法，我们解析推导并比较了所提 SIR 网络模型的基本再生数 $R_0$ 的表达式。此外，我们对所考虑模型的流行病动态随时间演化进行了仿真，并表明若个体对疾病流行程度的变化足够敏感，则更宽泛的出行模式会促使向地方性、混合均衡收敛。相反，若个体对疾病流行程度的变化不敏感，我们发现他们在所有研究模型中往往保持未接种状态。我们的结果与早期研究一致，表明来自高度连通居住区的居民更可能接种疫苗。我们还表明，存在承诺接种疫苗的个体会降低 $R_0$ 并延迟疾病流行，因此对遏制流行病至关重要。