本研究提出了一种基于细胞自动机（Cellular Automata, CA）模型的传染病扩散模拟方法，旨在探索在空间网络中，个体状态转移与邻域交互的动态变化。通过构建易感者、暴露者、感染者、无症状感染者和康复者五种状态的动态转移机制，本模型能够模拟不同状态个体在特定空间环境下的传播过程。我们使用矩阵表示个体的空间位置，并根据邻域内的感染者数量和转移概率，确定个体的状态转移。实验结果表明，模型能够有效捕捉疾病传播的空间特征和个体间的相互作用，具有较高的灵活性和可扩展性。通过该模型，研究人员可以更好地理解不同疾病传播模式的特征，探索有效的防控策略，进而为公共卫生政策的制定提供科学依据。
作者信息
编号：MAP-4
大小：27.6M
环境：Matlab R2020b、2024b
作者：张家梁(自研改进)
引言
随着全球化进程的加快，传染病的扩散速度和范围日益增大。如何有效模拟和预测传染病的传播，成为公共卫生领域的一个重要课题。传统的传染病模型，如SIR（易感-感染-恢复）模型，尽管在数学上简单易懂，但往往忽略了个体在空间和社会网络中的分布特征。近年来，基于细胞自动机的模型因其强大的空间分布能力和局部交互特性，成为了研究传染病传播的新兴方法。
细胞自动机（CA）是一种离散的数学模型，能够通过简单的规则模拟复杂的动态系统。该模型通过网格上的每个单元（细胞）来表示个体或状态，而单元间的相互作用则通过邻域交互来进行。不同于传统的群体传播模型，细胞自动机模型能够在模拟过程中考虑空间异质性、个体行为和交互模式。通过对个体状态转移规则的设计，细胞自动机能够精确捕捉个体之间的相互影响，尤其是在复杂环境下疾病的传播过程。
本研究基于细胞自动机模型，提出了一种新的疾病传播模拟框架。我们考虑了易感者、暴露者、感染者、无症状感染者和康复者五种状态，采用邻域内感染者数量与转移概率的函数关系来动态更新个体状态。通过这种方法，我们能够模拟疾病在有限区域内的空间扩散过程，探索不同传播参数对疾病扩散速度和范围的影响。此外，本研究还将重点分析个体行为、接触频率以及空间限制等因素对传染病传播的作用。
通过与现有模型的对比，本研究验证了细胞自动机模型在复杂环境下的优势，尤其是在模拟具有空间分布和局部交互特征的传染病传播时。最后，我们探讨了该模型在公共卫生防控策略制定中的潜在应用，特别是在早期预警、感染控制和资源分配等方面的应用。
系统架构
1.系统概述
本系统基于细胞自动机模型（Cellular Automata, CA）构建了一个传染病扩散模拟平台，旨在研究不同类型个体在空间网络中的状态转移与传播过程。系统的核心是模拟传染病从易感者到暴露者、感染者、无症状感染者和最终康复者的状态转移，同时考虑个体之间的空间交互与邻域影响。
系统主要包括以下模块：
初始化模块：初始化个体（易感者、暴露者、感染者、无症状感染者、康复者）的位置和数量。
位置更新模块：计算个体的新位置，确保合法移动。
状态更新模块：根据规则更新个体状态，计算邻域感染者数量并决定转移。
可视化模块：实时显示个体分布与疾病传播，生成动画或图表。
数据存储与分析模块：保存每次迭代数据，支持统计与结果导出。
2.系统流程图
研究方法
本研究采用基于细胞自动机的疾病传播模型，模拟易感者、暴露者、感染者、无症状感染者和康复者之间的动态状态转移。通过构建一个包含空间交互的离散网格模型，个体在网格上随机分布并按照一定的规则进行移动。每个个体的状态转移由邻域内感染者的数量及转移概率决定，包括感染率、恢复率、转化率等因素。模拟过程中，系统会实时更新每个个体的状态和位置，并动态展示疾病传播的过程。通过参数调整，研究不同传播条件下疾病的扩散模式，探讨空间因素和个体行为对疾病传播的影响，为公共卫生防控策略提供数据支持和理论依据。
实验结果
实验结果表明，随着时间的推移，感染者数量逐渐减少，从最初的1500人减少到400步时的700人，表明疾病传播逐步得到控制。与此同时，无症状感染者的数量持续上升，从初始时的0人增加到第400步时的400人，这可能是由于无症状感染者的持续存在和传播。康复者数量也呈现逐步增长的趋势，从0人增加到第400步时的450人，显示出随着感染者逐渐康复，疫情得到了一定的控制。整体来看，实验结果反映了疾病传播的动态变化，并且展示了无症状感染者在传播过程中所起的重要作用。
实验结果
图 1: 个体分布和疾病传播过程
分析: 该图展示了个体在模拟中的分布情况。不同颜色的点代表了不同类型的个体（例如易感者、暴露者、感染者等），而红色、绿色、蓝色、黄色等颜色可能表示这些个体的不同状态。图中可能还显示了疾病传播的轨迹，展示了个体在空间中的动态变化过程。
图 2: 感染者数量随时间变化
分析: 该图显示了随着时间步长的变化，感染者的数量如何变化。曲线呈下降趋势，可能表明随着时间的推移，感染者的数量逐渐减少，或者经过一定时间后，疫情得到控制或恢复者数量增加。
图 3: 无症状感染者数量随时间变化
分析: 该图呈现了无症状感染者的数量随时间的变化，随着时间推移，无症状感染者数量逐渐增加。这可能意味着无症状感染者在传播过程中持续存在，且逐步达到一定比例。
图 4: 康复者数量随时间变化
分析: 该图展示了康复者的数量随着时间的变化。曲线呈上升趋势，表明随着感染者康复，康复者的数量逐渐增加。这个趋势可能反映了疾病的自然恢复过程。
系统实现
本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：
研究结论
通过基于细胞自动机的传染病传播模型模拟研究，实验结果表明，随着时间的推移，感染者数量逐渐减少，表明疾病传播逐步得到控制。然而，无症状感染者数量持续上升，表明无症状携带者在疾病传播中扮演了重要角色，并可能成为控制疫情的挑战之一。同时，康复者数量随着感染者的康复而逐步增加，显示出一定的恢复进程。整体来看，本研究揭示了疾病传播的空间特征和状态转移规律，强调了无症状感染者在疫情控制中的潜在影响，为制定更有效的公共卫生干预策略提供了科学依据。
实验环境
硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。
官方声明
实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。
研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。
版权声明：
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