​采用元胞自动机算法模拟传染病传染治愈过程

资 源 简 介

​采用元胞自动机算法模拟传染病传染治愈过程

详 情 说 明

在疾病传播研究中，元胞自动机提供了一种直观的空间离散化建模方法。该算法将每个个体视为网格中的独立元胞，通过定义邻域交互规则模拟传染过程。

核心模型通常包含三种状态：健康（易感）、感染、康复/免疫。传播概率取决于相邻感染元胞数量，而治愈过程则通过时间衰减函数实现。当模拟进行到60天时引入隔离策略，系统会识别高密度感染区域，将这些区域的元胞设置为隔离状态，暂时阻断传播链。隔离效果通过降低传播概率参数体现，这种干预使得累计感染曲线在100天前后出现明显拐点。

值得注意的是，模型的准确性依赖于三个关键参数设置：基础传染数R0、平均治愈周期以及隔离实施强度。通过调整这些参数，可以观察到群体免疫阈值效应和隔离措施的关键时间窗口。这种模拟方法特别适合展示空间异质性对疫情发展的影响，比如超级传播者现象或隔离区的保护效果。