Network-Based Multi-Layer Model Using Machine Learning for Optimal Vaccine Prioritization in Heterogeneous Populations
University of Idaho（爱达荷大学）；Utah State University（犹他州立大学）
本研究通过整合人群异质性、网络结构和机器学习决策策略，提出基于图神经网络和强化学习的疫苗优先级方法，在真实网络中显著优于传统中心性策略。
2026-06-12 physics.soc-ph q-bio.PE
Vaccination with partial transmission and social distancing on contact networks
我们使用统计物理学的空腔方法研究了疫苗接种对流行病通过结构化网络传播的风险的影响。我们放松了疫苗接种可以防止以前研究中使用的疾病传播的假设，使得接种疫苗的节点具有较小的传播概率。要做到这一点，我们扩展了腔的方法来研究网络中的节点具有异质性的传输率。我们发现，接种疫苗与部分传输仍然提供群体免疫，并显示如何群体免疫阈值取决于不同的传染性节点之间的传染性。此外，我们研究了通过债券渗透的社会距离的影响，并表明，渗透针对节点之间的链接的高传输率可以降低流行病的风险大于针对节点之间的链接的高度。最后，我们扩展了最近的方法来计算具有异质性传播率的人群中的风险分布方程，并通过比较节点和链接删除的随机和有针对性的策略对风险分布的影响，展示了有针对性的社交距离措施如何可以降低整体风险大于无针对性的疫苗接种活动。
2021-10-13 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Effective vaccination strategy using graph neural network ansatz
接种疫苗的有效性在很大程度上取决于接种疫苗的个体的选择，即使接种疫苗的个体数量相同。用介数中心性（BC）和特征向量中心性（EC）等高中心性指标对个体进行疫苗接种可以有效遏制流行病。然而，在许多现实世界的情况下，每个人都有不同的流行特征，如传染性，恢复，病死率，效力和对疫苗严重反应的概率。此外，疫苗接种策略的相对有效性取决于可用疫苗注射的数量。以中心为基础的战略不能考虑到流行病特征的可变性或疫苗的可获得性。在这里，我们提出了一个框架的疫苗接种策略的基础上，图神经网络分析（GNNA）和微观马尔可夫链方法（MMCA）。在这个框架中，我们可以制定一个有效的疫苗接种策略，考虑每个节点的属性，并根据疫苗的可用性定制的疫苗接种策略。我们的方法是高度可扩展的大型网络。我们验证了许多现实世界的网络拆除的方法，同质和异质的传染/恢复率的易感染的易感（SIS）模型，易感染的恢复死亡（SIRD）模型。我们还将我们的方法扩展到边缘免疫策略，该策略代表非药物遏制措施，如旅行法规和社交距离。
2021-12-28 physics.soc-ph
Mitigating Biological Epidemic on Heterogeneous Social Networks
最近的新型冠状病毒疫情表明，需要有效的疫情爆发管理。我们研究的最优控制问题，最小化感染人口的比例，通过应用疫苗接种和治疗控制策略，而在同一时间，最小化实施它们的成本。我们使用基于度的易感-感染-扩散（SIR）房室模型对流行病进行建模。我们研究了不同的网络拓扑结构对最优流行病管理策略的影响，并给出了Erdos-Renyi，无标度和真实世界网络的结果。为了有效的计算建模，我们形成多组的度类，并将单独的疫苗接种和治疗控制信号应用于每组。这使我们能够识别在给定的网络拓扑结构中在减轻流行病方面发挥重要作用的度类。我们比较了最优控制策略和非最优策略（恒定控制和无控制），并研究了各种模型参数对系统的影响。我们确定的战略（疫苗接种/治疗）在控制流行病在不同的网络拓扑结构中起着重要的作用。我们还研究了疫苗接种成本和治疗控制对资源分配的影响。我们发现，最优策略实现了显着的改善，在本文研究的所有网络的非最优算法。我们的研究结果可能对政府和卫生保健当局在流行病爆发期间设计有效的疫苗接种和治疗活动感兴趣。
2021-12-06 cs.SI cs.SY eess.SY
Balancing the Benefits of Vaccination: an Envy-Free Strategy
本文提出一种基于无嫉妒概念和Sperner引理的疫苗分配策略，在剂量分批供应且个体收益随年龄异质时，同时优化直接与间接收益并维持全周期伦理平衡。
2023-06-07 physics.soc-ph q-bio.QM
SIRS epidemics with individual heterogeneity of immunity waning
我们分析了一个扩展的SIRS流行病模型，其中免疫力在个人水平上以指数速度逐渐减弱，但减弱的速度可能会有所不同，例如作为免疫系统差异的影响。该模式还包括旨在达到和维持群体免疫力的疫苗接种计划。我们考虑了两种情况，即个体衰退参数已知的情况，从而允许基于自上次接种以来的时间以及个体衰退率来选择疫苗接种者，以及更可能的不知情情况，即个体衰退参数未被观察到的情况，从而只允许疫苗接种计划依赖于自上次接种以来的时间。最优的疫苗接种策略的通知和均匀的异质性的情况下，推导出并与同质衰减模型（意味着所有的个人有相同的免疫衰减率），以及经典的SIRS模型，在个人水平的免疫下降，从完全免疫，完全易感性在一个飞跃。结果表明，经典SIRS模型需要的疫苗最少，其次是同质逐渐减弱的SIRS模型，其次是异质逐渐减弱的模型的知情情况。最可能的情况是需要大多数疫苗用于群体免疫，即免疫力逐渐减弱，个体异质性未观察到。对于选择模拟COVID-19的参数值，并假设完美的初始免疫力和12个月的累积免疫力，经典的同质SIRS流行病表明，每15个月接种一次个体足以达到并维持群体免疫力，而在不知情的情况下，指数衰减率异质性对应的变异系数为0.5，要求每个人每4.4个月接种一次疫苗。
2023-11-01 physics.soc-ph q-bio.PE
Statistical physics of vaccination
从历史上看，传染病对人类社会造成了巨大的破坏，今天仍然如此。为了帮助减少其影响，研究了疾病传播的数学模型，以帮助了解疾病动态并为预防策略提供信息。疫苗接种-现代最重要的预防措施之一-在理论和经验上都具有极大的意义。与传统方法相反，最近的研究越来越多地探索个体行为和人群中异质接触模式的关键影响。我们的报告回顾了理论流行病学的发展弧，重点是疫苗接种，因为它导致从经典模型假设均匀混合（平均场）的人口，忽略人类行为，最近的模型，占行为反馈和/或人口空间/社会结构。所使用的许多方法起源于统计物理学，例如晶格和网络模型及其相关的分析框架。同样，接种行为和疾病传播之间的反馈回路形成了一个耦合的非线性系统，具有物理学上的类似性。我们还回顾了数字流行病学的新范式，其中挖掘在线社交媒体等数字数据源，以获取流行病学相关个人行为的高分辨率信息。借助统计物理学的工具和概念，并进一步借助新的数字数据来源，捕捉行为和疾病动态之间非线性相互作用的模型提供了一种模拟现实世界现象的新方法，并有助于改善健康结果。我们通过讨论该领域的开放问题和未来研究的方向来结束审查。
2016-11-17 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Epidemic Spreading and Equilibrium Social Distancing in Heterogeneous Networks
我们研究了一个通过网络相互作用的异质种群之间的多类型SIR流行病过程。当我们的基础上的社会接触的随机图与给定的顶点度，我们给极限定理的感染的个人的分数。对于一个给定的社会距离的个人策略，我们建立了流行病的再现数$R_0$，它可以用来识别网络的脆弱性和通知疫苗接种政策。在本文的第二部分中，我们研究了社会距离博弈的均衡，其中个人根据预期的全球感染率选择他们的社会距离水平，然后必须等于他们选择后的实际感染率。给出了平衡点存在唯一的条件。对于随机规则图的情况下，我们表明，自愿的社会距离将始终是社会次优。
2021-11-01 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Population heterogeneity in vaccine coverage impacts epidemic thresholds and bifurcation dynamics
人群异质性，特别是个体接触网络的异质性，在传染病传播动力学中起着重要作用。对于疫苗可预防的疾病，疫苗犹豫和疫苗供应等突出问题进一步导致各群体之间的覆盖率不一致，更不用说疫苗的功效和各群体之间的混合模式了。随着持续的COVID-19大流行转变为地方性流行，了解上述人群异质性对流行病的出现和持续的影响具有重要意义。在这里，我们分析了流行阈值和分叉动力学的特点，占异质性所造成的群体依赖性的特点，包括疫苗接种率和有效性以及疾病的传播。我们的分析表明，群体之间疫苗接种覆盖率差异的增加可以使疾病负担的多重均衡存在，即使总体基本生殖比低于1（也称为后向分叉）。其他异质性因素的存在，如疫苗效力、传播、混合模式和群体大小的差异，都可能对分叉产生微妙的影响。我们发现，疫苗效力的异质性可能会破坏向后分叉的条件，而同质性往往会加剧疾病的流行。我们的研究结果具有实际意义，通过解决人口异质性在疾病传播和控制中的作用，改善公共卫生工作。
2022-12-28 physics.soc-ph q-bio.PE
When to Boost: How Dose Timing Determines the Epidemic Threshold
CNR, Institute for Applied Mathematics（应用数学研究所）；CNR, Institute for Complex Systems（复杂系统研究所）；Department of Physics, Sapienza University（罗马大学物理系）；ISPRA, Department of the Geological Survey of Italy（意大利地质调查局）
研究探讨了疫苗剂量时间对流行病阈值的影响，通过优先分配首剂和二剂可改变流行病状态，提出优化的优先策略和间隔方案。
2025-02-23 physics.soc-ph q-bio.PE
Metapopulation epidemic models with heterogeneous mixing and travel behaviour
人口空间流动和非均匀混合模式之间复杂的相互作用，迄今为止阻碍了通过一般理论框架对空间入侵条件的基本理解。为了解决这个问题，我们提出了一个分析建模方法，考虑到这种相互作用的流动性和相互作用的一般条件下，在简化假设的两个人口类。我们通过一个多宿主随机流行集合种群模型描述了一个具有非齐次混合和旅行行为的空间结构种群。不同的人口分区，混合模式和流动性结构被认为是，随着2009年H1N1流感大流行的早期传播的年龄划分的作用的研究的具体应用。我们提供了一个完整的数学公式的模型，并推导出一个半解析表达式的阈值条件的全球入侵的一种新兴的传染病的集合种群系统。一个丰富的解决方案的空间，取决于社会分区的人口，跨群体的接触模式和他们的相对社会活动，每个类的旅行态度，以及移动网络的拓扑和交通功能。在不太活跃的群体构成旅行者的大多数的情况下，减少不太活跃的群体的活动和减少跨群体的混合预计是控制大流行潜力的最有效的策略。相反，如果旅行是由更多的社会阶层主导，我们的模型预测存在一个最佳的跨群体混合，最大限度地提高疾病的流行潜力，而每个群体的活动变化的影响是不太重要的。
2014-01-20 physics.soc-ph q-bio.PE
Heterogeneous update mechanisms in evolutionary games: mixing innovative and imitative dynamics
创新和进化是社会和生物系统中最重要的两个过程。一般来说，前者允许引入新颖的元素，而后者负责系统在其相空间中的运动。这些过程往往密切相关，因为创新可以引发进化，而进化可以为创新的出现提供最佳条件。这两个过程都可以用进化博弈论的框架来研究，进化构成了一个内在的机制，而创新需要一个适时的代表。值得注意的是，创新可以被建模为一种策略，或者可以构成允许代理人改变策略的潜在机制。在这里，我们分析第二种情况下，调查的行为的异质人口，模仿和创新的代理人组成。模仿型代理人只通过模仿其邻居的策略来改变策略，而创新型代理人则不需要复制源就能改变策略。提出的模型进行了分析，通过分析计算和数值模拟在一个正方形格子。值得注意的是，结果表明，混合的机制可能会导致不同的行为，有时是有益的和其他不利于合作。我们的调查揭示了一些从战略修正方法的异质性中出现的复杂动态，突出了创新在进化博弈中的作用。
2018-04-03 physics.bio-ph physics.data-an physics.soc-ph
Epidemic Spreading and Digital Contact Tracing: Effects of Heterogeneous Mixing and Quarantine Failures
通过安装在移动电话上的数字跟踪应用程序进行接触者追踪是控制传染病传播的重要工具。它的有效性可以通过修改用于分析接触网络的渗流和连通性的标准方法来量化。我们将此框架应用于具有不同程度分布，应用程序用户数量和隔离失败概率的网络。此外，我们还研究了同质性和异质性的结构化群体以及学位目标应用分布的可能性。我们的研究结果是基于显式模拟和平均场分析相结合。他们指出，可以有重大差异的流行病的规模和流行病的概率，这是等价的正常SIR过程。此外，程度的异质性被认为是特别重要的流行阈值，但没有那么多的流行规模。跟踪导致中断的概率不如应用程序采用率重要。最后，在应用程序采用方面，强烈的同质性和特别是异质性都是有害的。总的来说，流行动力学对我们测试的所有参数值都非常敏感，这使得估计数字接触者追踪效果的问题成为一个固有的多维问题。
2022-04-19 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech cs.SI
SIR dynamics in structured populations with heterogeneous connectivity
大多数流行病模型假设人口中的成员均匀混合。另一种方法是将种群建模为随机网络，其中个体可能具有异质连接。本文以先前的研究为基础，描述了流行病在随机网络中发生时的确切动力学行为。提出了一个描述传染病在任意度分布的随机网络中传播的非线性微分方程组。度分布被观察到对流行病的最终规模和时间尺度都有显着的影响。
2005-12-20 cond-mat.dis-nn cond-mat.other physics.soc-ph
Age-specific contacts and travel patterns in the spatial spread of 2009 H1N1 influenza pandemic
在2009年H1N1 pdm的早期阶段，各国的确诊病例显示，在输入病例和本地传播病例之间存在年龄转移，成年人主要负责在未受影响的地区播种，儿童最常导致社区暴发。我们引入了一个多主机随机集合种群模型，两个年龄段的分析解决的作用，异质混合人口及其相关的非同质旅行行为的风险的重大流行病。我们告知模型的统计数据，人口，混合和旅行行为的欧洲和墨西哥，并校准到2009年H1N1 pdm早期爆发。我们改变了模型参数，以探索不同情况下的入侵条件。我们推导出该流行病的全球入侵潜力的表达式，该表达式取决于疾病传播率、交通网络和流动性特征、人口特征和混合模式。高度分离的混合有利于对流行病的空间遏制，这一效果与成人与儿童的社会活动增加形成对比。移动网络拓扑结构和交通流量的异质性强烈有利于疾病的侵袭，因为儿童旅行的比例也很大。各国人口结构和混合习惯的差异导致不同的疫情。结果与观察到的H1N1空间传播一致。这项工作说明了年龄依赖性的混合配置文件和流动性的特点，在研究的新出现的流感大流行的空间入侵的条件的重要性。其结果使得能够在获得数据后立即评估特定情况下发生重大流行病的风险，并评估针对特定年龄组、其相互作用和流动行为的公共卫生干预措施的有效性。
2013-04-02 physics.soc-ph q-bio.PE
Game theoretic modelling of infectious disease dynamics and intervention methods: a mini-review
我们回顾了使用博弈论来模拟流行病期间个人决策的研究论文，试图对文献进行分类，并确定这一领域的新趋势。我们表明，文献可以根据（i）人口建模的类型（基于分区或网络），（ii）游戏的频率（非迭代或迭代），（iii）策略采用的类型（自我评价或模仿）进行分类。我们强调，模型的选择取决于许多因素，如疾病赋予的免疫力类型，疫苗赋予的免疫力类型，以及人口规模和其中的混合水平。我们发现，虽然早期的研究使用房室模型与自我评价为基础的战略采用，最近的趋势是使用基于网络的建模与模仿为基础的战略采用。我们的评论表明，博弈论仍然是一个有效的工具，模型干预（疫苗接种或社交距离）决策的个人。
2019-01-14 physics.soc-ph q-bio.PE
Heterogeneous contact networks in COVID-19 spreading: the role of social deprivation
本文有两个主要目的。首先，我们使用疾病在网络上传播的理论，以个人接触为基础来研究COVID-19疫情-这些预测通常与通常使用的同质混合方法有很大不同。我们的第二个目标是再次以网络为基础，研究社会剥夺在这一流行病传播中的作用。我们选择加尔各答市作为案例研究，但断言，这样获得的见解是适用于各种各样的城市环境，人口稠密，社会不平等现象猖獗。我们的预测热点被发现是在很好的协议与目前被确定为经验的遏制区，并提供了一个有用的指导，确定潜在的关注领域。
2020-05-01 cond-mat.stat-mech physics.data-an physics.soc-ph
Detecting infected asymptomatic cases in a stochastic model for spread of Covid-19. The case of Argentina
我们研究了新冠肺炎疫情在阿根廷的动态演变。该国人口密度的显著差异和非常广阔的地理区域本身就成为一项挑战。在阿根廷的案例中，标准的房室模型失败了。我们扩展了以前的成功模型，以两种基本方式描述2009年甲型H1N1流感疫情的地理传播：我们增加了一个随机的本地流动机制，我们引入了一个新的隔间，以考虑到感染无症状检测到的人的隔离。有两个基本参数驱动着这种动态：从感染到隔离感染者之间的时间（$α$）和隔离感染者与总感染者的比率（$p$）。演化对$p-$参数更敏感。该模型不仅再现了真实数据，而且在第一波消失之前预测了第二波。这种影响是具有不同人口密度和相互联系的广大国家所固有的。这里提出的模型成为一个很好的预测公共政策的影响，例如，不可避免的疫苗接种运动开始在世界上目前。
2020-12-30 physics.soc-ph q-bio.PE
Investigating the effect of adaptive optimal control function in epidemic dynamics: predictions and strategy evolution based on SIR/V game theoretic framework
本文基于SIR/V博弈论框架，研究适应性最优控制函数对流行病动态的影响，通过数值模拟验证了适应性策略在降低感染峰值和加快流行病消退方面的优势。
2025-12-04 math.DS physics.soc-ph q-bio.PE
Epidemic modelling requires knowledge of the social network
该研究指出流行病随机混合假设忽略网络结构，会高估群体免疫阈值与$R_0$，导致感染数预测偏高、无法预测多波感染，通过SIR模型模拟证明网络结构比疾病固有传播力更重要，强调需将网络信息纳入流行病模型。
2024-01-09 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
