МУЛЬТИАГЕНТНА ІМІТАЦІЙНА МОДЕЛЬ ПОШИРЕННЯ ІНФЕКЦІЙНИХ ЗАХВОРЮВАНЬ

Метою дослідження є розробка мультиагентної імітаційної моделі для прогнозування поширення інфекційних захворювань, зокрема COVID-19. В умовах пандемії COVID-19 виникла нагальна потреба у створенні інструментів для прогнозування та аналізу динаміки епідемій, а також оцінки ефективності управлінських рішень. Використання математичних моделей у цьому процесі дозволяє адекватно описувати динаміку поширення інфекцій, що є важливим для прийняття обґрунтованих рішень. У статті розглядаються традиційні підходи до моделювання епідемій, такі як модель «хижак–жертва» та компартментальна модель SIR (Susceptible-Infectious-Recovered). Модель «хижак–жертва» описує взаємодію між двома видами в екосистемі за допомогою диференціальних рівнянь, що дозволяє моделювати динаміку популяцій. Компартментальна модель SIR поділяє населення на три групи: вразливі, інфіковані та одужалі, що дозволяє аналізувати поширення інфекційних захворювань. Проте ці моделі мають обмеження, зокрема через припущення про однорідність популяції та сталість параметрів. Для більш точного моделювання складних епідемічних процесів було розроблено мультиагентну імітаційну модель. У цій моделі агенти взаємодіють у визначеній області, імітуючи реальні умови поширення інфекції. Агенти поділяються на три класи: здорові, інфіковані та одужалі. Рух агентів моделюється за допомогою випадкового блукання у двовимірному просторі з урахуванням можливості контакту між ними, що може призвести до зараження. Інфіковані агенти після певного періоду захворювання переходять у клас одужалих і більше не можуть інфікуватися. Результати моделювання показали, що мультиагентна модель дозволяє більш точно прогнозувати динаміку поширення інфекцій. Було проведено численні експерименти, які продемонстрували адекватність моделі у відтворенні процесу інфікування, пікових значень захворюваності та періоду одужання. Досліджено вплив різних параметрів, таких як тривалість захворювання, на динаміку епідемії. Отримані результати підтверджують, що врахування індивідуальних характеристик та поведінкових особливостей агентів покращує точність моделювання. Це дозволяє використовувати мультиагентну імітаційну модель для розробки ефективних стратегій контролю та прогнозування поширення інфекційних захворювань, що може бути корисним для прийняття управлінських рішень у реальних умовах пандемії.