ОГЛЯД І АНАЛІЗ МЕТОДІВ МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ РОЗВИТКУ ЕПІДЕМІЇ

Автор(и)

  • Дар’я Іващенко Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут» https://orcid.org/0000-0001-7365-111X
  • Олександр Куценко Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут» https://orcid.org/0000-0001-6059-3694

DOI:

https://doi.org/10.20998/2079-0023.2021.01.03

Анотація

Сьогодні актуальною проблемою, яка постала перед людством, стала проблема боротьби з епідеміями і пандеміями. Одним із шляхів, які сприяють вирішенню цієї проблеми, є застосування математичних методів прогнозування процесу пандемії і оцінка впливу заходів, які приймаються органами охорони здоров’я, щодо зниження рівня темпів розвитку захворювання. У статті на основі аналізу великої кількості інформаційних джерел розглянуто найбільш ефективний підхід до математичного і комп’ютерного моделювання розвитку епідемії на основі індивідуально-орієнтованого і мультиагентного підходів. Проведено аналіз проблеми моделювання розвитку епідемій на основі мультиагентного підходу, а також можливостей прогнозування перебігу епідеміологічного процесу. Наведено приклад структури багатокомпонентної імітаційної моделі на основі загальноприйнятої вербальної моделі поширення вірусних захворювань. Як приклад розглянуто методику імітаційного агентного моделювання за допомогою програмного продукту Any Logic процесів поширення 2019-nCoV. Отримані усереднені показники підтвердили основні середньо годинні періоди протікання зараження, які були отримані чисто статистичними методами. На основі аналізу опублікованих робіт досліджені можливості управління розвитком епідемії шляхом впливу на ці фактори. Запропоновано відносно простий спосіб математичного моделювання та прогнозування епідемічної ситуації. Показано, що своєчасний і адекватний прогноз є необхідною умовою для планування структури, масштабів, термінів необхідних заходів, спрямованих на попередження епідемій і спалахів захворюваності, так само на скорочення та усунення їх негативних наслідків.

Ключові слова: агентне моделювання, вакцинація, епідемія, математичне моделювання, пандемія, прогнозування, імітаційне моделювання

Біографії авторів

Дар’я Іващенко, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», аспірантка кафедри системного аналізу та інформаційно-аналітичних технологій, м. Харків, Україна; ORCID: 0000-0001-7365-111X; e-mail: daria.ivashchenko@khpi.edu.ua

Олександр Куценко, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

доктор технічних наук, професор, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», професор кафедри системного аналізу та інформаційно-аналітичних технологій; м. Харків, Україна; ORCID: 0000-0002-7964-1286; e-mail: kuzenko@kpi.kharkov.ua.

Посилання

Ivanov M. V. Matematicheskoe modelirovanie processa pandemii: teoriya i praktika [Mathematical modeling of the pandemic process]. Available at: https://indsi.ru/2020/04/30/ mathematical-modelingprocess / (accessed: 15.11.20).

Mastikhin A. V. Final’nye veroyatnosti dlya markovskih processov epidemii Finalny imovirnosty for Markov processes of the Epidemic. Dis. Dr. Ramat. Sciences. Moscow, 2011. 606 p.

Avilov K. Matematychne modeliuvannia v epidemiolohii yak zavdannia analizu skladnykh danykh. [Mathematical modeling in epidemiology as a problem in the analysis of complex data]. Aviable at: http://download.yandex.ru/company/experience/seminars/KAvilovm atmodelirovanie.pdf (accessed 7.04.2021).

Allen L. J. An Introduction to stochastic epidemic models. URL: http://eaton.math.rpi.edu/csums/papers/epidemic/allenstochasticepid emic.pdf (accessed: 3.04.2021).

Gray A., Greenhalgh D., Mao X., Pan J. The SIS epidemic model with markovian switching. URL: http://strathprints.strath.ac.uk/41322 (accessed: 10.03.2021).

Asatryan M. N., Salman E. R., Boev B. V. Modeliuvannia i prohnozuvannia epidemichnoho protsesu hepatytu V. Epidemiolohiia i Vaktsynoprofilaktyka. [Model and prognosis of the hepatitis B epidemic process. Epidemiology and vaccine prophylaxis]. Moscow: Mir Publ., 2012, no. 1 (62), pp. 49–54.

Boev B. V. Modeliuvannia i prohnozuvannia epidemichnoho protsesu hepatytu A (H1N1). [Modeling the development of the epidemic influenza A (H1N1)]. Epidemiology and Vaccine prophylaxis. 2010, no. 1 (50), pp. 52–54.

Boev B. V., Salman E. R., Asatryan M. N. Zastosuvannia kompiuternoho instrumentariiu dlia prohnozuvannia vodnykhvspyshek hepatytu Atekhnohennoho kharakteru c otsinkoiu efektyvnosti merprotivodeistviia. Epidemiolohiia i Vaktsynoprofilaktyka. [Stagnation of computer tools for predicting water hepatitis indications A technogenic character with an assessment of the effectiveness of measures. Epidemiology and Vaccine prophylaxis.]. 2010, no. 3 (52), pp. 57–62.

Carley K. M., Altman N., Kaminsky B., Nave D., Yahja A. BioWar: A City-Scale Multi-Agent Network Model of Weaponized Biological Attacks. CASOS Technical Report 2004. URL: http://www.casos.cs.cmu.edu/publications/papers/carley_2004_biow arcityscale.pdf (accessed: 17.10.2020)

Coakley S. Formal Software Architecture for Agent-Based Modeling in Biology Ph. D. thesis. Department of Computer Science, University of Sheffield, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, 2007.

Leonenko V. N., Pertsev N. V. Analiz effektivnosti programm vyiyavleniya individuumov, podverzhennyih kolorektalnom rake, na osnove imitatsionnogo modelirovaniya. [Analysis of the effectiveness of the program for the treatment of individuals with advanced colorectal cancer, based on the simulation model.] Electronic science periodically seen Institute of Management Problems by V.A. Trapeznikov of the Russian Academy of Sciences «Management of great systems». Moscow, IPU RAN Publ., 2011, no. 35, pp. 207–236.

Bailey N. Mathematics in biology and medicine. United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, 1969, 448 p. (Russ. ed.: Є. G. Kovalenko. Matematika v biologii i medicine Moscow, Mir Publ., 1970. 326 p.).

Bellu G., Saccomani M. P., Audoly S., D. L. DAISY: A new software tool to test global identifiability of biological and physiological systems. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2007, vol. 88, no. 1, pp. 52–61.

Krivorotko O. I., Andornaya D. V., Kabanikhin S. I. Sensitivity analysis and practical identifiability of mathematical models of biology. Siberian Journal of Industrial Mathematics. 2020, vol. 23, no. 1, pp. 107–125.

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-07-12

Номер

Розділ

СИСТЕМНИЙ АНАЛІЗ І ТЕОРІЯ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ