Analysis of the tradeoff between health and economic impacts of the Covid-19 epidemic
不同国家已采取各种措施以减轻COVID-19疫情。但是，在世界各地，许多公民不太了解这些措施是如何采取的，甚至质疑政府的决定。这些措施是否应该更具（或更少）限制性？是不是时间太长（或太短）了？为了给这些问题提供一些定量的回答，我们考虑了著名的SEIR模型用于Covid-19疫情传播，并提出了一个实用的政府决策操作模型。虽然简单和明显的改进，建议的模型使我们能够研究健康和经济方面之间的权衡，在一个务实和有见地的方式。假设流行病有一定数量的阶段，并在健康和经济方面之间取得理想的平衡，就有可能确定每个阶段的最佳持续时间和每个阶段的最佳严重程度。数值分析的情况下，法国，但所采用的方法可以适用于任何国家。这项分析的一个重要信息是，如果能够在法国实施最佳的4阶段流行病管理战略，将导致105万感染者和2310亿欧元的GDP损失，而不是688万感染者和2410亿欧元的损失。这表明，从所提出的模型的角度来看，有效实施的流行病管理策略是良好的经济，而在健康影响方面可能已经获得了实质性的改善。我们的分析表明，封锁/严重阶段应该更严重，但更短，调整阶段发生得更早。由于人们偏离官方规则的自然倾向，在整个疫情期间每月更新措施似乎更合适。
2021-04-12 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
Forecasting the Flu: Designing Social Network Sensors for Epidemics
传染性流行病的早期检测和建模可以为平息传染病、控制其传播或有效设计对策提供重要指导。最近感兴趣的主题是设计社交网络传感器，即，确定一小部分可以监测的人，以便深入了解在更大的人群中出现的流行病。我们正式提出的问题，设计社交网络传感器的流感流行，并确定两个不同的目标，可以针对这样的传感器设计问题。使用图论的支配者的概念，我们开发了一个高效和有效的启发式预测流行病在前置时间。使用六个城市规模的数据集，涉及数百万人的广泛的微观流行病学模拟，我们说明了我们的方法的实用性，并显示出显着的好处（高达22天以上的交货时间）相比，其他竞争对手。最重要的是，我们展示了政策制定者使用代理人或代理人来设计社交网络传感器，这些传感器需要从对人的非侵入性知识到有关人与人之间关系的更多信息。结果显示，我们获得的侵入性信息越多，预测流感爆发的提前时间就越长，最多可达9天。
2016-03-08 cs.SI physics.soc-ph
Evidence of economic segregation from mobility lockdown during COVID-19 epidemic
为应对COVID-19疫情，各国政府已实施封锁限制以降低感染率。我们对Facebook提供的近实时意大利数据进行了大量分析，以调查封锁策略如何影响个人和地方政府的经济状况。我们将流动性的变化建模为类似于自然灾害的外生冲击。我们确定了两种方式，通过流动性限制影响意大利公民。首先，我们发现封锁的影响在财政能力较高的城市更强。其次，我们发现了隔离效应，因为流动性限制在不平等程度较高的城市和人均收入较低的城市更强。
2020-04-11 cs.SI physics.soc-ph
Exploration of the effects of epidemics on the regional socio-economics: a modelling approach
大流行病除了影响人口的健康外，还可能对他们的社会和经济行为产生巨大影响。另一方面，这些因素有可能反馈并影响疾病的传播。重要的是要系统地研究这些相互关系，以确定哪些具有显著影响，以及这些影响是不利的还是有益的。我们最近开发的流行病模型与代理为基础的地理元素在这项研究中使用这样一个目的。我们进行了广泛的参数空间探索的社会经济部分的模型，包括因素，如对疾病传播，健康，经济状况，和政府机构的监管机构的代理人的态度（称为值）。我们使用基本的分类工具，即自组织映射和主成分分析，从模拟数据中搜索突出的模式。我们试图隔离影响疾病传播速度和模式的人口和政府代理人的最重要的值参数，并监控不同数量的模型输出，如感染率，流行病的传播速度，经济活动，政府法规和人口的遵守情况。其中，描述传染病传播的那些导致数据的最独特的聚类，并且它们被选择作为剩余分析的基础。我们发现的集群与三种不同类型的疾病传播：波浪状，混乱和过渡的传播模式。最重要的价值参数，有助于这些阶段之间的阶段变化被认为是遵守政府法规的人口代理。
2022-09-26 cs.MA physics.soc-ph
The economics of stop-and-go epidemic control
我们分析了“走走停停”的遏制政策，这些政策产生了感染周期，因为严格封锁期之后是感染率下降期。随后放松遏制措施，使病例再次增加，直到另一次实施封锁，并重复这一循环。几个欧洲国家在2019冠状病毒病大流行期间采取的政策似乎符合这种模式。我们表明，“走走停停”应导致较低的医疗成本比保持感染之间的中点的高点和低点所产生的“走走停停”。将走走停停政策的上限提高和下限降低相同的数量将降低平均医疗负担。但是，在保持几何平均值不变的同时，增加上限和降低下限将产生相反的效果。我们还表明，经济成本与遏制成正比，任何将感染恢复到原始水平（技术上是一个封闭循环）的路径都具有相同的总体经济成本。
2021-11-19 econ.TH physics.soc-ph
The unequal effects of the health-economy tradeoff during the COVID-19 pandemic
在COVID-19疫情期间，健康结果与经济影响之间的潜在权衡一直是政策制定过程中的主要挑战。为解决这一问题而设计的流行病经济模型要么过于笼统，无法考虑社会经济群体之间的异质结果，要么即使足够精细，也没有很好的经验数据基础。为了填补这一空白，我们引入了一个数据驱动的、粒度的、基于代理的模型，该模型模拟了具有地理现实主义的跨行业、职业和收入水平的流行病和经济结果。疫情与经济模块耦合的关键机制是由于担心感染而导致的消费需求减少。我们将模型校准到纽约大都会地区的第一波COVID-19，表明它重现了关键的流行病和经济统计数据，然后检查了反事实情景。我们发现：（a）对感染的高度恐惧和严格的限制同样损害经济，但减少了感染;（b）低收入工人首当其冲地受到经济和流行病损害的影响;（c）关闭制造业和建筑业等不面向客户的行业只能略微减少死亡人数，同时大大增加失业率;以及（d）推迟启动保护措施对经济和艾滋病疫情在所有情况下的结果都没有什么帮助。我们预计，我们的模型将有助于设计有效和公平的非药物干预措施，以最大限度地减少新的大流行病的破坏。
2022-12-07 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
Optimal Lockdown to Manage an Epidemic
我们制定了一个最优控制问题，以确定封锁政策，以遏制疫情的其他控制措施还没有。我们提出了一个统一的框架来模拟疫情和经济，使我们能够研究封锁对两者的影响。目标函数考虑了疫情期间的死亡和感染成本，以及因封锁而减少互动所造成的经济损失。我们调整了模型的参数，以应对新冠肺炎疫情以及布隆迪、印度和美国（低收入、中等收入和高收入国家）的经济。我们研究了所有这些国家的最佳封锁政策和系统参数的影响。我们的框架和结果有助于政策制定者设计最佳的封锁策略，既考虑到流行病相关的感染和死亡，也考虑到封锁造成的经济损失。
2022-01-18 cs.SI cs.SY eess.SY
A vector logistic dynamical approach to epidemic evolution on interacting social-contact and production-capacity graphs
个体社会接触网络和个体感染恢复率的变化所表现的群体不均匀性，使得传染病传播动力学具有不确定性。因此，覆盖经济生产网络及其适当的协作组件在某种程度上受到不可预测的影响。我们的模型提出了一个“矢量逻辑”的动态方法SIS动态的社会联系网络与其经济能力网络的互动。向量逻辑描述中的图状态的概率解释提供了一种方法来评估被感染者的平均值和方差对生产能力的影响，并允许社会连接调节的战略规划。根据“累积”、“多数”和“脆弱性”代用指标评估了流行病的平均效应和波动对生产能力的影响。
2021-08-31 physics.soc-ph q-bio.PE
COVID-ABS: An Agent-Based Model of COVID-19 Epidemic to Simulate Health and Economic Effects of Social Distancing Interventions
Instituto Federal do Norte de Minas Gerais (IFNMG)（北米纳斯吉拉斯联邦学院）；Federal University of Minas Gerais（米纳斯吉拉斯联邦大学）；Universidade Federal de Minas Gerais（米纳斯吉拉斯联邦大学）；Universidade Federal de Ouro Preto（奥罗普雷托联邦大学）
由SARS-CoV-2冠状病毒引起的COVID-19大流行直接影响了全球的公共卫生和经济。为了克服这一问题，各国采取了不同的政策和非药物干预措施来控制病毒的传播。本文提出了COVID-ABS，一个新的SEIR（易感-暴露-隔离-隔离）的代理为基础的模型，旨在模拟流行病的动态使用代理模仿人，企业和政府的社会。分析了七种不同的社交距离干预方案，这些方案具有不同的流行病学和经济影响：（1）什么都不做，（2）封锁，（3）有条件封锁，（4）垂直隔离，（5）部分隔离，（6）使用口罩，（7）使用口罩并坚持50%的社交隔离。在不可能实施封锁的情况下，封锁造成的死亡人数最少，对经济的影响最大，因此，在社会合作方面，结合使用口罩和部分隔离的情况可能更现实。COVID-ABS模型是用Python程序设计语言实现的，源代码公开。通过改变输入参数，该模型可以很容易地扩展到其他社会，并允许创建大量其他场景。因此，这是一个有用的工具，以协助政治家和卫生当局规划他们的行动，以应对COVID-19疫情。
2020-07-08 cs.AI physics.soc-ph
Modeling partial lockdowns in multiplex networks using partition strategies
几个国家实施了全国性的居家令或封锁，以大幅减少主要导致SARS-CoV-2病毒传播的社会交往。尽管该等遏制措施对减缓COVID-19疫情至关重要，但亦带来经济负担。在这项工作中，我们提出了一个网络的方法来模拟部分锁定的实施，打破了社会断开组件，或分区。我们的模型由两个主要成分组成：一个代表不同背景下人类接触的多元网络，由家庭层、工作层和第三个社会层组成，包括一般的社会互动，以及一个模仿传染病传播的易感-感染-传播过程。我们比较了不同的分区策略，有两个目标：减少疫情爆发和最大限度地减少与部分封锁相关的经济成本。我们还表明，包括不受约束的社会互动显着增加了传染病传播，而不同种类的社会互动的限制有助于保持网络分区的benefices。
2020-11-02 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Production networks and epidemic spreading: How to restart the UK economy?
我们分析了英国经济分阶段重启的不同情景的经济学和流行病学。我们的经济模式旨在应对COVID-19疫情的独特特征。社会距离措施影响供给和需求，投入产出约束在限制经济产出方面发挥关键作用。生产函数的标准模型不足以模拟封锁的短期影响。IHS Markit对行业分析师进行的一项调查使我们能够评估每个行业在两个月内生产所必需的投入。我们的模型还包括库存动态和失业与消费之间的反馈。我们证明了经济结果对生产函数的选择非常敏感，展示了供给约束如何导致强大的网络效应，并发现了一些反直觉的效应，例如只重新开放少数行业实际上会降低总产出。特定职业的数据和接触调查使我们能够估计不同行业如何影响疾病的传播率。我们研究了六种不同的重新开放情景，提出了我们对R 0增长和GDP增长的最佳估计。我们的研究结果表明，存在一个合理的折衷方案，可以使R 0相对较小地增加，并大幅提高经济产出。这与所有非消费者行业重新开放，学校只为需要儿童保育的工人开放，所有可以在家工作的人继续在家工作的情况相对应。
2020-05-21 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
Estimating the Containment Effectiveness and Economic Cost of Inner-city Non-Pharmaceutical Interventions
Hebei Normal University（河北师范大学）
本文通过大数据分析，研究了城市非药物干预措施在遏制流行病和经济成本之间的权衡，提出二维评估框架以优化政策实施效果。
2026-03-06 physics.soc-ph
COVID-19 Epidemic in Mumbai: Projections, full economic opening, and containment zones versus contact tracing and testing: An Update
孟买是世界上人口最稠密的城市之一，在印度所有城市中，病例数量第四多，死亡人数最多（截至2020年10月28日）。与印度其他地区一样，自2020年3月25日以来，孟买一直处于不同程度的封锁状态。鉴于封锁以及对人员和货物流动的相关限制对该国造成了巨大的经济损失，迅速开放经济尤其是在孟买这样的金融中心变得至关重要。在这份报告中，我们使用IISc-TIFR代理为基础的模拟器开发长期预测孟买的现实情况下，孟买的开放的工作场所，或等效的，经济，以及相关的公共交通，通过当地的火车和公共汽车。这些预测是考虑到如果经济和当地列车在2020年11月1日或2021年1月1日完全开放，可能会出现第二波。如果学校和大学在2021年1月的第一周开放，对孟买感染传播的影响也被考虑在内。我们还试图解释在Ganeshotsav节以及Navratri/Dussehra和Diwali节期间人口之间的混合增加。根据我们的模拟，我们的结论是，只要合理的医疗基础设施到位，11月1日全面开放经济的影响是可控的。此外，1月份开学的学校和学院不会导致感染人数过度增加。该报告还探讨了接触者追踪与隔离区的相对有效性，并包括2021年2月为老年人接种疫苗的效果的初步结果。
2020-10-29 physics.soc-ph q-bio.PE
Optimising Lockdown Policies for Epidemic Control using Reinforcement Learning
TCS Research（塔塔咨询服务研究院）；Microsoft Research（微软研究院）
在新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情持续的背景下，多份报告和研究试图对该疾病的传播进行建模和预测。关于限制对健康和经济的损害的政策也有激烈的辩论。一方面，人口的健康和安全是大多数国家的主要考虑。另一方面，我们不能忽视全国范围内严格封锁可能造成的长期经济损害。在这篇工作论文中，我们提出了一种定量方法来计算单个城市或地区的封锁决策，同时平衡健康和经济因素。此外，这些政策是自动学习所提出的算法，作为疾病参数（传染性，妊娠期，症状持续时间，死亡概率）和人口特征（密度，运动倾向）的函数。我们考虑了现实的考虑因素，如不完美的封锁，并表明使用强化学习获得的政策是一个可行的量化方法对封锁。
2020-05-01 cs.AI cs.LG physics.soc-ph
Impact of edge-removal on the centrality betweenness of the best spreaders
控制传染病传播对避免潜在的致命后果和减少不可预见的社会经济影响至关重要。2003年的严重急性呼吸系统综合症（SARS）就是有效控制的例子，SARS造成近千人死亡，航空公司和相关企业破产。在这篇文章中，我们研究的传染病传播的控制策略的有效性的基础上删除连接在现实世界中的航空公司网络与相关的经济和社会成本考虑到通过定义适当的量化措施。我们发现了令人惊讶的结果，即删除不太繁忙的连接可以比删除更流行的连接更有效地阻止疾病的传播。由于断开不太受欢迎的路线往往会产生更少的社会经济成本，我们的研究结果表明，有可能以疫情控制效率换取重要枢纽连通性的最小减少。特别是，我们展示了各种本地流行病控制策略的性能，并展示了我们的方法如何通过传播控制特性来预测其成本效益。
2012-03-28 cs.SI physics.soc-ph
Containment efficiency and control strategies for the Corona pandemic costs
新型冠状病毒（COVID-19）的迅速传播使政策制定者面临衡量遏制策略有效性的问题，平衡公共卫生考虑与社交距离措施的经济成本。我们引入了一个修改后的流行病模型，我们命名为受控SIR模型，其中的疾病繁殖率动态演变的政治和社会的反应。给出了一个解析解。该模型再现了超过疫情第一个高峰的大量地区和国家的官方COVID-19病例数。从现场数据中提取一个无偏反馈参数，并用于制定衡量遏制策略效率的指数（CEI指数）。给出了一系列国家的CEI值。对于受控SIR模型的两个变体，对整个流行病过程中的医疗和社会经济总成本进行了详细估计。成本包括医疗成本、社会距离的经济成本以及挽救生命的经济价值。在合理的参数下，严格的措施比不干涉政策效果更好。基于当前病例数的战略导致的总成本大大高于基于该流行病总体历史的战略。
2021-01-11 econ.GN physics.soc-ph q-bio.PE
On a Network SIS Epidemic Model with Cooperative and Antagonistic Opinion Dynamics
本文提出耦合意见动态的SIS网络流行病模型，引入意见依赖再生数分析稳定性，并展示通过重塑意见根除流行病的控制策略。
2021-12-30 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
The Cost of an Epidemic over a Complex Network: A Random Matrix Approach
在本文中，我们使用随机矩阵理论的工具量化了一种流行病对复杂网络的总体经济影响。在划分直接和间接感染成本的基础上，我们计算了SIS（易感-感染-易感）感染过程的大图极限中的疾病成本。我们还给出了一个上限，这个成本为任意有限图，并说明了使用广泛的模拟随机和现实世界的网络计算成本。我们通过考虑流行病的总社会成本，考虑各种免疫策略的免疫和疾病成本，并确定最佳免疫来扩展这些计算。我们的工作重点是瞬态行为的流行病，在以前的研究，这通常侧重于确定稳态系统的平衡。
2013-09-09 cs.SI physics.soc-ph
Optimal Lockdown for Pandemic Control
作为控制传染病的常用策略，封锁将不可避免地削弱经济。持续的COVID-19大流行凸显了公共卫生和经济成本之间的权衡。一个最佳的锁定政策，以解决这个权衡是非常需要的。在这里，我们提出了一个数学框架的流行病控制，通过一个最佳的稳定非均匀封锁，我们的目标是减少经济活动尽可能少，同时减少感染人数在规定的速度。这个框架使我们能够有效地计算一般流行病传播模型的最优稳定封锁政策，包括经典的SIS/SIR/SEIR模型和新的COVID-19传播模型。我们通过分析县际旅行频率的公开数据来分析纽约州62个县的COVID-19传播模型，从而展示了这一框架的强大功能。我们发现，根据2020年4月的疫情状况，最佳的稳定封锁措施将使纽约市以外的经济活动比纽约市内部更严格地减少，尽管当时纽约市的疫情要普遍得多。这种违反直觉的结果凸显了疫情控制的复杂性，并为未来的封锁政策设计提供了启示。
2022-01-25 math.OC physics.soc-ph
Beyond just "flattening the curve": Optimal control of epidemics with purely non-pharmaceutical interventions
在无法获得有效的医疗和疫苗接种的情况下，非药物干预措施，如社交距离、家庭隔离和广泛关闭公共生活，是防止流行病传播的唯一可用战略。基于扩展的SEIR（易感染-暴露-感染-恢复）模型和连续时间最优控制理论，我们计算了最优的非药物干预策略的情况下，疫苗是永远不会发现，完全遏制（根除流行病）是不可能的。在这种情况下，最优控制必须满足相互竞争的要求：第一，最大限度地减少与疾病有关的死亡，第二，在措施结束时建立足够程度的自然免疫力，以排除第二波。此外，干预的社会经济成本应保持在最低限度。数值计算的最优控制策略是一个单一的干预方案，超越了激励性的干预和简单的“平坦化曲线”。“然而，对计算控制策略的仔细分析表明，所获得的解决方案实际上是接近系统稳定边界的走钢丝，其中社会经济成本和新爆发的风险必须不断相互平衡。模型系统经校准以重现COVID-19疫情在德国的初始指数增长阶段。
2020-07-14 math.DS math.OC physics.soc-ph
Household Bubbling Strategies for Epidemic Control and Social Connectivity
Universidad Nacional de Mar del Plata（马德普拉塔国立大学）；Instituto de Investigaciones Físicas de Mar del Plata (IFIMAR), CONICET（马德普拉塔物理研究所（CONICET））
本文研究了基于经济活跃成员数量的家庭合并策略，发现其在控制疫情风险和满足社交需求之间取得平衡，可使社会泡泡覆盖超过40%人口。
2026-07-29 physics.soc-ph q-bio.PE
Resilience management during large-scale epidemic outbreaks
仅考虑疾病的个体风险和严重性，评估和管理大规模流行病的影响极为困难，而且可能极其昂贵。经济后果、基础设施和服务中断以及恢复速度只是量化流行病对社会结构影响的许多方面中的几个方面。在这里，我们扩展了弹性的概念，以表征流行病的结构化人群，通过定义系统范围内的关键功能，结合个人的风险得到的疾病（疾病发作率）和系统的功能中断（人类流动恶化）。通过研究概念模型和数据驱动模型，我们表明，在韧性评估框架下对个人风险和社会破坏的综合考虑，为流行病如何影响社会提供了一幅有见地的图景。特别是，旨在直接降低风险的遏制干预措施可能会减缓基本社会功能的恢复，从而对系统产生净负面影响。本研究将复原力框架付诸实施，为在流行病爆发的情况下优化遏制计划和缓解政策提供了一种更加细致入微和全面的方法。
2018-01-08 physics.soc-ph q-bio.PE
Optimal policy design to mitigate epidemics on networks using an SIS model
了解如何有效地控制网络上的流行病传播是科学界最重要的问题。持续的COVID-19大流行凸显了在不依赖药物干预的情况下，即在没有恢复过程的医疗保证的情况下，需要减缓传播的政策。这些政策通常需要封锁和限制流动，因此对人口造成不可忽视的社会经济后果。在本文中，我们关注的问题，找到最佳的政策，“平坦的流行曲线”，同时限制对社会的负面影响，并制定它作为一个非线性控制问题在有限的预测地平线。我们利用模型预测控制理论，设计了一个策略，有效地控制疾病，平衡安全和正常。对网络上的易感-感染-易感传染病模型给出了控制方案的显式形式化。其性能和灵活性通过数值模拟来证明。
2021-09-12 math.DS math.OC physics.soc-ph
A Novel Room-Based Epidemic Model: Quarantine, Testing, and Vaccination Strategies
本文提出一种基于房间的流行病模型，结合隔离、检测和疫苗接种策略，并设计出考虑网络全局与局部属性的综合控制策略，优于现有方法。
2023-10-13 physics.soc-ph
The Co-evolution of Cooperation and Epidemic Spreading
本研究探讨了疫情动态与公共物品博弈的协同演化，发现疫情存在可促进合作，且个体采取防护措施主要由自利效应驱动。
2025-06-02 physics.soc-ph
A framework for epidemic spreading in multiplex networks of metapopulations
我们提出了一个理论框架，研究流行病的结构化集合种群，异质代理，经常性的流动模式。我们建议代表的异质性组成的集合种群层在一个多元化的网络，其中节点将对应于地理区域和层占同类代理的移动模式。我们在这个框架内分析了经典的易感-感染-易感和易感-感染-消除流行病模型，并通过广泛的蒙特卡罗模拟比较了传播过程的宏观和微观指标。我们的结果是在良好的协议与模拟。我们还推导出一个精确的表达的流行病阈值在这个一般的框架揭示了一个非平凡的依赖于流动性参数。最后，我们使用这种新的形式主义来解决疾病在真实城市中的传播，特别是在哥伦比亚麦德林市，其人口被划分为六个社会经济阶层，每个阶层都被确定为这种多元形式主义的一个层。
2018-02-12 physics.soc-ph q-bio.PE
Fundamental limits on taming infectious disease epidemics
本研究通过数学和计算方法揭示了疫情控制的基本极限，发现在广泛成本函数下，单一最优恒定控制策略优于基于患病率的反馈策略，挑战了干预需随患病率调整的传统认知。
2025-09-15 cs.SY eess.SY math.OC
A Data-Driven Network Model for the Emerging COVID-19 Epidemics in Wuhan, Toronto and Italy
持续的2019冠状病毒病（COVID-19）大流行威胁人类健康并造成巨大经济损失。建立预测模型和预测流行趋势对于制定缓解这一流行病的对策至关重要。我们开发了一个网络模型，其中每个节点代表一个个体，边缘代表感染可能传播的个体之间的接触。这些人根据他们每天接触的人数（他们的节点程度）和他们的感染状态进行分类。使用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）优化算法，将传播网络模型分别拟合到武汉（中国）、多伦多（加拿大）和意大利共和国的COVID-19疫情报告数据。我们的模型很好地拟合了这三个地区，置信区间很窄，可以适用于模拟其他特大城市或地区。关于遏制战略作用的模型预测可帮助公共卫生当局规划控制措施。
2020-05-28 physics.soc-ph q-bio.PE
Modeling adaptive forward-looking behavior in epidemics on networks
提出一种网络上的流行病-经济模型，研究个体在不确定环境下的前瞻性自适应行为，发现局部意识比全局意识更能有效平缓流行病曲线。
2025-01-29 econ.TH physics.soc-ph
Mitigating Epidemics through Mobile Micro-measures
传染病流行是对发展中国家生活质量和经济及社会福祉的最大威胁之一。防治这种流行病的措施是行之有效的，但费用昂贵，不足以减轻其影响。在本文中，我们认为，移动技术增加了一个强大的武器库，因为（a）移动设备赋予我们前所未有的能力来测量和建模的详细行为模式的受影响的人群，（b）他们使个性化的行为建议交付给个人在实时的。我们结合这两个想法，并提出了几种策略，以产生这样的建议，从流动模式。每种策略的目标都是大幅减少感染，对日常生活的正常过程产生较小的影响。我们在Orange D4D数据集上评估了这些策略，并显示了移动微观措施的好处，即使只有一小部分人口参与。这些初步结果表明，移动技术有潜力补充其他措施，如疫苗接种和预防疾病流行的措施。
2013-07-08 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
On the Effectiveness of Tracking and Testing in SEIR Models
我们研究跟踪和检测在缓解或抑制流行病爆发方面的有效性，结合或作为替代措施，全球封锁。我们研究这些干预方法的网络为基础的SEIR模型，增加了额外的概率模型症状，无症状和症状前的情况下。我们的重点是经济成本和人类生命损失之间的基本权衡，以及这些权衡在不同的封锁，隔离，跟踪和测试政策下如何变化。我们的主要研究结果如下：（一）检测与患者自我监测相结合，既降低了经济成本，也降低了死亡率，但需要大规模的检测能力才能实现显著改善;（二）追踪大大降低了经济成本和死亡率;（三）追踪与数量有限的检测相结合，可以在不封锁的情况下实现遏制;（iv）如果有少量新的传入感染，动态“开-关”封锁比固定封锁更有效。我们的模拟结果强调了跟踪和测试政策在降低经济成本和死亡率方面的极端有效性，以及它们在不施加社交距离限制的情况下遏制流行病爆发的潜力。这突出了一个棘手的社会问题，即在这些收益与跟踪必然带来的隐私损失之间进行权衡。
2020-07-13 cs.MA cs.SI physics.soc-ph
Study on Locomotive Epidemic Dynamics in a Stochastic Spatio-Temporal Simulation Model on a Multiplex Network
本研究提出多重网络上的随机时空模拟模型，融合物理与信息层，探讨流动性、信息传播对流行病的影响，强调有效沟通在遏制疾病传播中的关键作用，并支持实时情景分析以指导干预设计。
2025-09-25 cs.MA physics.soc-ph
Epidemic Control Modeling using Parsimonious Models and Markov Decision Processes
University of Southampton（南安普顿大学）；Number Theory Software Pvt Ltd（数论软件私人有限公司）；Federal University of Rio de Janeiro（里约热内卢联邦大学）；Digital University Kerala（喀拉拉数字大学）
许多国家经历了至少两波COVID-19大流行。第二次浪潮要危险得多，因为不同的菌株似乎对人类健康更有害，但它源于对第一次浪潮的自满。本文介绍了一个简约但具有代表性的随机流行病模型，该模型模拟了疾病的不确定传播，而不考虑潜伏期和恢复时间的分布。我们还提出了一个马尔可夫决策过程，以寻求一个最佳的权衡之间的使用的医疗保健系统和流行病的经济成本。我们将该模型应用于印度新德里的COVID-19数据，并模拟了不同政策审查时间的疫情传播。结果表明，最优策略在第一波疫情中迅速采取行动，从而避免了医疗系统的崩溃和后续疫情的未来成本。对最近印度医疗体系在第二波COVID-19疫情期间崩溃的分析表明，如果在第一波疫情后迅速采取缓解措施，许多人的生命本可以得到保护。
2022-06-23 cs.LG math.OC physics.soc-ph
Optimal control of epidemic spreading in presence of social heterogeneity
COVID-19的传播在大多数国家都通过非药物干预措施得到了遏制。特别是，这方面最有效的措施是企业和学校的居家和关闭策略。然而，全民封城远未达到最佳效果，并带来严重的经济后果。因此，现在有一个强烈的兴趣，设计更有效的限制。在这项工作中，从最近的动力学类型的模型，考虑到所描述的个人的社会接触的异质性，我们分析了引入最优控制策略的系统，有选择地限制接触的平均数量，从而减少感染病例的数量的影响。由于数据驱动的方法，我们表明，这种新的数学模型允许评估社会限制的影响。最后，使用这里介绍的模型，从现有的数据出发，我们显示了所提出的选择性措施，以抑制流行趋势的有效性。
2021-11-04 math.OC nlin.AO physics.soc-ph
Rational social distancing in epidemics with uncertain vaccination timing
本文构建疫苗到达时间服从概率分布的微分博弈，刻画 Nash 均衡下个体理性社会疏离如何随接种预期和不确定性变化，并将接种时间分布解释为广义贴现。
2024-04-05 econ.TH math.OC physics.soc-ph
Social inequalities that matter for contact patterns, vaccination, and the spread of epidemics
该研究利用匈牙利新冠疫情数据识别接触模式和疫苗接种态度的社会不平等维度，发现优势群体接触更多且接种率更高，并提出纳入行为差异的数据驱动流行病学模型，用于分析匈牙利第四波疫情，为公共卫生策略提供依据。
2023-07-10 cs.SI physics.soc-ph stat.AP
Wealth distribution under the spread of infectious diseases
我们开发了一个数学框架，通过将流行病学动态与财富交换的动力学模型相结合来研究传染病的经济影响。多代理人的描述导致研究随着时间的推移的一个系统的动力学方程的财富密度的易感性，传染性和恢复的个人，其比例是由一个经典的流行病学房室模型驱动的演变。显式计算表明，疾病的传播严重影响了财富的分配，这与没有流行病的情况不同，可以收敛到一个具有双峰形式的稳态。此外，模拟证实了该模型能够描述在流行病迅速蔓延的情况下经济趋势的不同现象特征，例如对不同财富阶层的不平等影响和中产阶级萎缩的风险。
2020-04-28 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
Improving epidemic testing and containment strategies using machine learning
University of Gothenburg（哥德堡大学）；CNR-IPCF, Istituto per i Processi Chimico-Fisici（意大利国家研究委员会化学物理过程研究所）
控制流行病的爆发需要付出巨大的社会和经济代价。具有成本效益的遏制战略依赖于有效识别受感染者，尽可能充分利用现有的检测资源。因此，快速确定最佳测试策略至关重要。在这里，我们证明了机器学习可用于识别哪些个体最有利于测试，自动和动态地调整测试策略以适应疾病爆发的特征。具体来说，我们使用原型易感染-传染-恢复（SIR）模型模拟疫情，并使用第一批确诊病例的数据来训练一个神经网络，该网络学习对其余人群进行预测。利用这些预测，我们能够比标准方法更有效、更迅速地控制疫情。此外，我们还演示了如何使用这种方法时，也有可能再感染（SIRS模型），以有效地消除地方病。
2020-11-23 cs.LG physics.soc-ph q-bio.PE
Modeling Coupled Epidemic-Information Dynamics via Reaction-Diffusion Processes on Multiplex Networks with Media and Mobility Effects
针对现有模型仅考虑孤立因素的不足，本研究在多层网络上提出耦合疾病-信息传播模型，整合媒体影响、高阶相互作用和人口移动，通过MMCA推导方程并经MC模拟验证，揭示了相关因素对疾病传播的影响，为复杂场景下的干预策略设计提供见解。
2025-04-17 physics.soc-ph
Dynamics of epidemic diseases without guaranteed immunity
全球SARS-CoV-2大流行表明了一种新型的疾病传播动力学。世卫组织指出，目前没有证据表明从COVID-19中康复并具有抗体的人对第二次感染具有免疫力。传统的数学模型考虑的情况下，一个恢复的个人再次变得敏感或发展免疫力。在这里，我们研究的情况下，受感染的代理恢复，只有发展免疫力，如果他们连续感染了一段时间。否则，他们会再次变得敏感。我们表明，场论边界的传染率的峰值。因此，该理论的阶段表征了疾病动态：（i）大流行阶段和（ii）反应机制。该模型很好地描述了中国武汉市SARS-CoV-2爆发的流行传播。我们发现只有30%的康复者产生了免疫力。我们预期我们的文件将影响在平衡经济影响及疫情对社会的影响后作出的决策。只要疾病控制措施将疾病动态保持在“应对机制”中，就可以排除大流行升级（“第二波”）。
2020-07-31 physics.soc-ph q-bio.PE
Superexponential growth of epidemics in networks with cliques
针对含团的网络，通过易感-感染-隔离（SIQ）模型结合部分群体可检测的场景，推导传播演化方程，发现感染比例在临界阈值$f_c$处突变，且转变点附近新增病例呈超指数增长，大团网络更易出现该动态。
2025-04-15 physics.soc-ph
Covid-19 epidemic under the K-quarantine model: Network approach
新型冠状病毒肺炎（COVID-19）大流行正在全球范围内持续，其造成的破坏是前所未有的。为了预防，韩国采取了局部隔离策略，而不是全球封锁。这种方法不仅最大限度地减少了经济损失，而且还有效地防止了疾病的传播。在这项工作中，COVID-19在当地隔离措施下的传播是使用复杂网络上的易感-暴露-隔离-隔离模型建模的。在这种网络方法中，连接到孤立的人的链接被断开，然后在释放时恢复。这种联系的动态导致时间依赖的繁殖数量。对网络进行数值模拟，根据经验数据估计反应速率。随后再现了累计确诊病例数的时间模式。结果显示，大量无症状感染者因与感染者一起隔离而被检出。此外，还考虑了当地隔离措施和社交距离中断可能造成的后果。
2020-12-30 physics.soc-ph q-bio.PE
The spatial dissemination of COVID-19 and associated socio-economic consequences
持续的2019冠状病毒病（COVID-19）大流行在全球范围内造成严重破坏，数百万人丧生，人类旅行受到限制，经济发展停止。利用城市层面的流动性和病例数据，我们的分析表明，COVID-19的空间传播可以很好地解释为流动网络中的局部扩散过程，而不是全球扩散过程，这表明所实施的疾病预防和控制措施是有效的。基于构建的病例预测模型，估计如果COVID-19疫情在不同地区发生，可能会产生不同的社会后果。于疫情控制期间，人类流动大幅减少，流动网络经历显著的本地及全球结构性变化，以遏制COVID-19的传播。我们的工作对减轻疾病和评估COVID-19对社会的社会经济影响具有重要意义。
2022-06-28 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
Opinion-Driven Vaccination and Epidemic Dynamics on Heterogeneous Networks
International Institute of Information Technology, Hyderabad（海德拉巴信息技术研究所）；Lodz University of Technology（罗兹理工大学）
本文通过耦合意见-流行病模型，在异质网络上研究个体意见如何通过同伴影响和局部风险感知影响疫苗接种概率，并利用蒙特卡洛模拟和半解析马尔可夫链方法，推导出关键感染阈值和稳定疫苗接种人群的解析表达式，发现强局部风险感知促进疫苗接种并抑制感染，而主导的同伴影响则可能增加长期感染水平。
2026-06-03 nlin.AO physics.soc-ph
A Quantum-Compliant Formulation for Network Epidemic Control
Politecnico di Torino（都灵理工大学）；National Institute of Geophysics and Vulcanology（意大利地球物理与火山学研究所）
本文提出一种量子兼容的网络传染病控制方法，通过QUBO模型解决出行禁令下的最优控制问题，平衡医疗系统负担和社会经济成本。
2025-08-30 cs.SY eess.SY math.OC
Effect of lockdown interventions to control the COVID-19 epidemic in India
由新型冠状病毒SARS-CoV 2引起的大流行导致了危及生命的健康并发症，并对医疗保健系统造成了极大的压力。虽然预防性和明确的治疗性医疗干预措施尚未到位，但管理机构实施的物理隔离、检疫和严厉的社会措施等非药物干预措施可有效阻止感染在人群中的传播。在印度等人口稠密的国家，由于社会和行政管理的复杂性，封锁干预措施部分有效。使用详细的人口统计数据，我们提出了一个基于代理的模型来模仿人口的行为及其流动性特征，即使在干预下。我们展示了接触追踪政策的有效性，以及我们的模型如何有效地与测试效率的实证研究结果相关。我们还提出了各种封锁干预策略来缓解-使用感染的数量，有效繁殖率以及使用强化学习。我们的分析可以帮助评估这些干预措施的社会经济后果，并为政策制定者提供有用的想法和见解，以便更好地做出决策。
2020-09-07 cs.MA physics.soc-ph q-bio.PE
How opinions shape epidemics: a graphon-based kinetic approach
University of Ferrara（费拉拉大学）；Heriot-Watt University（赫瑞-瓦特大学）；Université Côte d’Azur（蔚蓝海岸大学）
本文提出基于图核的数学框架，分析意见形成、疾病传播和物理接触的耦合动态，揭示社会网络和物理接触对流行病控制的影响。
2026-05-13 math-ph math.MP physics.soc-ph
Modeling Epidemic Dynamics of Mutant Strains with Evolutionary Game-based Vaccination Behavior
Southwest University（西南大学）
本文提出基于进化博弈的疫苗行为建模方法，用于分析突变株流行病动力学，通过引入疫苗接种状态和行为决策机制，有效预测和缓解疾病爆发。
2026-01-02 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Nonlinear random walks optimize the trade-off between cost and prevention in epidemics lockdown measures : the ESIR model
传染病可以通过空气传播或其他传播媒介在人群中迅速传播。如果对个人健康的影响对住院人数甚至死亡人数造成严重后果，它们可能特别具有破坏性。遏制流行病蔓延的常见对策包括对人与人之间的交往或一般的流动性实行限制，这往往与经济和社会成本有关。本文提出了一个集合种群网络上最优社会距离的目标模型--ESIR模型，该模型能有效地减少疾病传播，同时最小化对人类流动和相关成本的影响。该模型是基于一个非线性随机游走过程，认为有限的承载能力的网络的元节点，物理补丁，个人在移动网络内进行交互。后一种约束被建模为经典SIR模型的松弛隔间E，并量化空置空间的密度以容纳扩散的个体。将该问题表述为多目标优化问题表明，当步行者避开拥挤的节点时，系统可以快速接近帕累托最优，从而大大减少了传播，同时最小化对人类流动的影响，这也在经验交通网络中得到验证。这些结果设想特设的流动协议，可以潜在地提高流行病控制的政策制定。
2022-01-08 physics.soc-ph
Nash epidemics
本文研究流行病中理性社交距离的纳什均衡，利用新解析解揭示行为与感染数的关系、标度规律及特征成本，为个人和政策制定者提供直观理解。
2024-07-05 cs.SY econ.TH eess.SY
Lockdown interventions in SIR model: Is the reproduction number the right control variable?
最近的COVID-19疫情凸显了在疫情初期采取非药物干预措施的必要性。其中，封锁政策被证明是不可避免的，但从经济角度来看成本极高。为了更好地理解封锁干预措施的经济和流行病成本之间的权衡，我们在这里集中在一个简单的SIR流行病模型和研究封锁作为解决最优控制问题。我们首先通过数值计算表明，随着时间范围的增长，最优锁定政策表现出从抑制到缓解的相变，即，如果时间范围较短，则最优策略是实施严格的封锁以避免感染的扩散，而如果时间范围较长，则最优控制将系统引导到群体免疫以减少经济损失。然后，我们考虑两种替代政策，其动机是政府应对COVID-19大流行，其中选择封锁水平以稳定繁殖数量（即，“使曲线变平”）或感染的分数（即，包含住院次数）。我们分析计算这两种反馈策略的性能，并将它们与最优控制进行比较。有趣的是，我们表明，在无限地平线的限制，稳定的感染数量是最好的控制繁殖数量，实际上产生接近最优性能。
2021-12-13 math.OC physics.soc-ph
Worldwide spreading of economic crisis
我们通过构建一个全球经济网络，并应用易感-感染-传播（SIR）传染病模型与可变的感染概率的危机蔓延。感染的可能性取决于两国之间经济关系的强度，以及目标国家的实力。据估计，起源于美国等大国的危机有可能像最近的危机一样蔓延到全球。令人惊讶的是，我们发现，比利时等国内生产总值低得多的国家也能够引发全球危机。使用{ \it k}-壳分解方法来量化（节点的）传播力，我们获得了作为经济网络中每个国家的传播者的“中心性”的度量。因此，我们根据它们所属的外壳对不同的国家进行排名，并找到12个最中心的国家。这些国家最有可能将危机扩散到全球。在这12个国家中，只有6个是大型经济体，其他6个是中小型经济体，这是无法预料的结果。此外，我们使用我们的模型来预测属于不同壳的国家的危机蔓延潜力，根据危机的严重程度。
2010-08-23 physics.soc-ph
Epidemics, production and savings. Why saving is important?
在这项工作中，我们结合疾病动力学和经济生产的模型，我们展示了这一点的潜在影响，证明了储蓄在流行病期间缓冲经济的重要性。由于需要考虑的变量和参数很多，找到一个将贫穷与社区生产联系起来的明确函数几乎是不可能完成的任务。然而，研究一种地方病在一个地区的动态影响其人口，从而影响其工作能力，是理解这一功能的诚实方法。我们提出了一个模型，也许是最简单的，耦合两个动态，一个地方病的动态和一个封闭的经济的产品和商品，社区生产的流行时期的动态。本研究的一些结果是预期的，并在文献中已知，但其他一些则不是。我们强调其中三个：卫生与经济产品之间的相互依存关系。大多数已知的结果只显示在一个单一的方向上的依赖性。这项工作的另一个最重要的目标是表明，在由于大流行病而资本投资水平低的经济体中存在贫困马尔萨斯陷阱。另一个是要证明存在一个最优储蓄水平，它能使经济的\emph{per capita}产品最大化，这是马基雅维利式的，但对市场效率有重要影响。该模型告诉我们，为什么尽管受到疫情影响，储蓄在总量经济中仍然很重要。
2018-10-09 math.DS physics.soc-ph q-bio.PE
What Can We Learn from the Time Evolution of COVID-19 Epidemic in Slovenia?
最近的一项工作（DOI 10.1101/2020.05.06.20093310）表明，暂时将较大的群体分成较小的群体可以有效地减缓SARS-CoV-2病毒的传播。不久之后，2020年5月15日，拥有200万人口的斯洛文尼亚成为第一个宣布COVID-19疫情在国界内结束的欧洲国家，这一事实可能与此相关。受这一演变的推动，在本文中，我们调查了斯洛文尼亚冠状病毒病例的时间动态，重点是各种遏制措施如何有效地减少COVID-19感染人数。值得注意的是，本分析不依赖于任何推测性的理论假设;它完全基于原始流行病学数据。在这里提出的结果中，最重要的一个也许是发现，虽然实施严厉的宵禁和旅行限制将感染率kappa降低了四倍，与社会和经济生活中的许多不稳定状态相比，它们仅将\k{appa}值提高~15（合理）佩戴口罩和社交距离规则得到执行/遵守。对于行为科学和社会科学来说，重要的是，我们对时间依赖性\k{appa} = \k{appa}（t）的分析可能揭示了一种有趣的人群自我保护本能，这种本能甚至在官方封锁实施之前就变得明显了。
2020-05-25 physics.soc-ph q-bio.PE q-bio.QM
