我已经完全重写了我在上周的博客文章现在我有了第二个版本。

当一群受感染的个体被引入到一群健康的个体中时，模拟就开始了。感染在人群中迅速传播，当病毒流停止、潜在受害者减少时达到峰值，并最终结束。

这是一个典型模拟的每五帧。

内容

代理

这个模拟涉及到一些我称之为个人．它们让人想起海龟在编程语言中标志它是由麻省理工学院的西摩·帕普特在20世纪60年代开发的。今天有许多编程语言都是Logo的后代。几年前，当我住在新墨西哥州时，我是一个全州高中生比赛的评委之一超级计算的挑战．(这个名字已经成为一个错误的称呼，因为大多数参与者现在使用自己的个人电脑或学校实验室的机器。)编程环境称为NetLogo是新墨西哥挑战赛的热门选择。Papert的海龟变成了代理．我当然不是面向代理计算方面的专家。我对这个主题的大部分了解都来自于那些高中生的演讲。

个人

在这个模拟中，简单的代理以恒定的个体速度在二维的正方形世界中移动。有些人感染了一种病毒，当他们接近时就会传染给其他人。新的个体以特定的比率出生和死亡。个人的年龄是以时间步数的小数来衡量的。

有六种类型的人。

模拟开始时，一个患病的个体进入一群成年人中，当没有更多活着的患病个体时，模拟终止。

一个长度可调节的屏障将广场分成两半。想象一下，一堵横跨意大利的墙，从西海岸的奇维塔韦基亚一直到东部的奇维塔诺瓦市场。或者想想美国和墨西哥之间的一堵墙。

典型的模拟。

动画中的模拟运行了320个时间步。时间在x轴上，而变化的总人口在标题中。感染从东北部进入，并迅速蔓延到东半部。少数受感染的人通过隔离墙的狭窄缝隙找到了出路，但这种流行病从未在西部站稳脚跟。

这是第一帧。有100名不同年龄的成年人尚未被感染，还有一名感染者从东北角进入。

这是180年代的一帧。所有五种活的类型都存在，但在西部没有活跃的感染。总数量已经上升到107只，这是这次的最大数量。

这是最后一帧。没有生病的人在场，也没有更多的人来。这种流行病已经结束了。有96名幸存者。其中一半多一点的人感染了这种病毒，现在已经有了免疫力。其他人没有被感染;其中有几个孩子是在跑步过程中出生的。

参数

左边的控制面板设置了8个参数，可以在模拟过程中进行更改。

传染性遇到

我的字典告诉我的毒性是指疾病的严重程度或危害性。在这个模拟器中，毒力是病毒效力的半径。当病人与未受感染的人在一定距离内擦肩而过时，感染就会继续传播。0.02的默认毒力是代表个体的点的大小。

人口普查

右边的框架显示了每种类型的个人的跑步计数。前五种还活着，它们的总数是n即当前人口。

历史

在模拟过程中的任何时候，您都可以单击plot按钮。第二个图形窗口弹出一个类似这样的图形。它绘制了整个模拟历史上的人口普查图。参数值显示在标题中。

这是模拟动画的历史。你可以看到，成年人口从一开始的100人减少到疫情结束后的45人左右。在这种特殊的环境下，年轻人和成年人的数量都不会超过10。患病人数在接近30人的时候达到峰值，随后降至零，结束了该流行病。大约有40人获得了免疫，大约有同样数量的人死亡。

移除障碍

让我们改变一些参数。首先，消除障碍会产生微小的差异。感染持续了很长一段时间，成人人数降至40岁以下，死亡人数上升至50岁以上，患病人数最高低于20人。

增加出生率

出生率的提高导致了更多的年轻人。患病人数也上升得更快，峰值也更高，但许多年轻人活了下来。

增加持续时间

延长感染持续时间会导致更多的死亡

增加毒性

增加毒性会导致患病人数出现更高更早的峰值。

不稳定

最后，同时增加所有这些值，并增加一个不在控制面板中的值，即引入新受感染个体的时间长度，将导致模拟达到最大时间限制。在2000时间步之后，死亡人数超过600，我将y轴的限制设置为200。其他值在振荡，没有达到极限。局势似乎不稳定，因此终止了。

免责声明

我并不是说这个简单的模拟准确地模拟了我们的世界目前面临的危机。人口太少，地理环境太粗糙，时间节奏也不真实。我没有试图纳入任何实际数据。尽管如此，我认为它的行为大致上像真的一样。

软件

模拟器本身可从中央文件交换在这个链接并且包含在Cleve_Lab的5.1版本中这个链接．

获取MATLAB代码

发布与MATLAB®R2019b