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        帶有自愿隔離博弈的SVIR傳染病模型研究

        2022-08-16 02:28:30張溶萍劉茂省解博麗
        關(guān)鍵詞:感者平衡點(diǎn)感染者

        張溶萍,劉茂省,解博麗

        (中北大學(xué),太原 030051)

        0 引言

        傳染病對(duì)人們的生活具有極大威脅[1-3]。自從Kermack 等[4]提出傳染病模型以來,大量的數(shù)學(xué)模型被用來分析各種傳染病問題[5],包括傳染病的預(yù)防問題。疫苗接種和隔離是典型的預(yù)防策略。接種疫苗可以使個(gè)體產(chǎn)生抗體[6],隔離可以阻斷傳染病的傳播。

        疫苗作為有效預(yù)防策略之一,被廣泛運(yùn)用于傳染病預(yù)防和傳播控制[7]。通過理論研究發(fā)現(xiàn),自愿接種不太可能達(dá)到群體免疫水平,而且預(yù)期死亡率會(huì)大幅上升[8],所以強(qiáng)制接種是必要的。實(shí)驗(yàn)表明,疫苗很少能對(duì)個(gè)體提供完全的保護(hù),而且大部分疫苗的有效期有限[9],所以本文模型中同時(shí)考慮了疫苗的有效性和有效期。Alexander等[10]研究了流感的傳播動(dòng)力學(xué),并計(jì)算了控制流感所必須的閾值接種率。結(jié)果表明,如果疫苗有效率和接種率的綜合作用達(dá)到閾值,流感的傳播就可以得到控制。

        隔離作為另一種有效的預(yù)防策略,在新冠病毒的預(yù)防中起了關(guān)鍵作用[11]。隔離感染者可以減少感染的發(fā)生。胡新利等[12]研究了SEQIJR傳染病模型,發(fā)現(xiàn)適當(dāng)?shù)卦黾痈綦x強(qiáng)度有利于控制疾病的蔓延。豐利香等[13]建立了一類具有隔離和不完全治療的傳染病模型,并進(jìn)行了理論分析,發(fā)現(xiàn)易感者自愿隔離可以防止自己被感染。Zhao等[14]建立了一種SEIR模型,將博弈理論決策過程的行為模仿納入研究和預(yù)測COVID-19爆發(fā)的動(dòng)力學(xué)過程。研究結(jié)果表明,個(gè)體層面采取預(yù)防感染的行為變化有可能在城市層面顯著降低COVID-19暴發(fā)的規(guī)模和時(shí)間。Amaral等[15]提出了一種SIR 模型,使用演化博弈論刻畫個(gè)體隔離策略的動(dòng)態(tài)。結(jié)果表明,帶隔離的情況出現(xiàn)了反復(fù)的感染波。

        本文中提出一種結(jié)合疫苗接種和隔離的傳染病模型,其中隔離的個(gè)體不具有傳染性。根據(jù)實(shí)際情況,博弈論被用來描述易感者和接種者自愿隔離的選擇。感染者以一定的速率隔離,直到恢復(fù)。模型中同時(shí)考慮了疫苗的有效性和有效期。

        1 模型

        同時(shí)考慮隔離和疫苗接種2種保護(hù)措施。隔離作為一種有效的預(yù)防措施,可以阻斷傳染病的傳播,但會(huì)影響經(jīng)濟(jì)收入。接種疫苗可以使個(gè)體對(duì)傳染病產(chǎn)生抵抗力,但疫苗的有效率不是100%。

        所有個(gè)體被分成7類:未隔離的易感者Su,隔離的易感者Sq,未隔離的接種者Vu,隔離的接種者Vq,未隔離的感染者Iu,隔離的感染者Iq,恢復(fù)者R。Su(t),Sq(t),Vu(t),Vq(t),Iu(t),Iq(t)和R(t)分別表示在t時(shí)刻,各類人口占總?cè)丝诘谋壤?,其中Su+Sq+Vu+Vq+Iu+Iq+R=1。未隔離的易感者的感染率用β表示。由于疫苗的有效性不是百分之百,所以接種疫苗的個(gè)體仍可能被感染。接種疫苗且未隔離的個(gè)體的感染率用δβ表示。感染個(gè)體的恢復(fù)率用γ表示。疫苗的接種速率為η。假設(shè)疫苗的有效期為1/ed,且恢復(fù)個(gè)體在1/ed后失去免疫。疾病的傳播過程如圖1所示。

        圖1 疾病的傳播過程示意圖

        表1 收益矩陣元素

        假設(shè)隔離個(gè)體的收益為-cq。接種且隔離的個(gè)體收益為-cq-cv。未隔離個(gè)體有感染的風(fēng)險(xiǎn),假設(shè)未接種也未隔離的個(gè)體收益為-βIu,接種個(gè)體未隔離的收益為-δβIu。根據(jù)以上假設(shè),建立動(dòng)力學(xué)方程如下:

        e(Vu(t)+R(t))-ΦS1(t)+ΦS2(t)

        ΦV1(t)+ΦV2(t)

        μIu(t)-γIu(t)

        由于

        所以

        代入上面的動(dòng)力學(xué)方程,可得

        e(Vu(t)+R(t))-

        μIu(t)-γIu(t)

        2 模型分析

        模型的無病平衡點(diǎn)是

        根據(jù)下一代矩陣法[16],求得模型的基本再生數(shù)為

        模型的地方病平衡點(diǎn)表示為E*=(Su*,Sq*,Vu*,Vq*,Iu*,Iq*,R*)。令等式右邊為0,可得到以下等式:

        定理1當(dāng)R0<1時(shí),無病平衡點(diǎn)E0是局部穩(wěn)定的;當(dāng)R0>1時(shí),E0不穩(wěn)定。

        證明模型在無病平衡點(diǎn)處的雅可比矩陣為

        3 數(shù)值模擬

        通過理論分析得到無病平衡點(diǎn)、地方病平衡點(diǎn)和基本再生數(shù),并分析無病平衡點(diǎn)的局部穩(wěn)定性。模型中的預(yù)防措施包括隔離和疫苗接種,通過數(shù)值模擬分析它們對(duì)傳染病的影響。

        根據(jù)基本再生數(shù)的表達(dá)式可以看出:隨著β和δ的增加,基本再生數(shù)增加;隨著γ和μ的增加,基本再生數(shù)減少。接下來,通過作圖分析e和η對(duì)基本再生數(shù)的影響。其他參數(shù)取值:β=0.375,δ=0.02,γ=0.125,μ=0.1。

        從圖2可以看出,隨著η的增加,基本再生數(shù)減少;隨著e的增加,基本再生數(shù)增加。在e和η較小時(shí),基本再生數(shù)的變化速率較快;隨著e和η的增加,基本再生數(shù)的變化速率減慢?;驹偕鷶?shù)是判斷傳染病爆發(fā)的關(guān)鍵閾值,增加疫苗接種速率或感染者的隔離速率可以有效抑制傳染病傳播。

        圖2 參數(shù)對(duì)基本再生數(shù)的影響曲線

        當(dāng)基本再生數(shù)小于1時(shí),無病平衡點(diǎn)穩(wěn)定;當(dāng)基本再生數(shù)大于1時(shí),無病平衡點(diǎn)不穩(wěn)定。取e=0.08,η=0.1,β=0.375和β=0.7進(jìn)行驗(yàn)證,此時(shí)基本再生數(shù)分別為0.753 9和1.417 3,分析這2種情況下的時(shí)間序列。

        圖3中,豎線左側(cè)表示當(dāng)基本再生數(shù)小于1時(shí)各狀態(tài)的時(shí)間序列,右側(cè)表示當(dāng)基本再生數(shù)大于1時(shí)各狀態(tài)的時(shí)間序列??梢钥闯觯?dāng)基本再生數(shù)小于1時(shí),感染個(gè)體的比例很快趨于0,其他狀態(tài)個(gè)體的比例穩(wěn)定到無病平衡點(diǎn)。當(dāng)基本再生數(shù)大于1時(shí),感染個(gè)體的比例趨于一個(gè)穩(wěn)定值。通過計(jì)算發(fā)現(xiàn),感染個(gè)體比例的穩(wěn)定值正好等于cq/β。在這2種情況下,接種疫苗的個(gè)體所占的比例均單調(diào)遞減,這是由于隔離的收益小于不隔離的收益。對(duì)于疫苗接種個(gè)體而言,被感染的可能性很小,所以隔離不是最好的選擇。

        圖3 無病平衡點(diǎn)的穩(wěn)定性曲線

        本文中的預(yù)防措施包括易感者接種疫苗,易感者的隔離,接種者的隔離和感染者的隔離。通過實(shí)驗(yàn)分析幾種預(yù)防措施的有效性和它們之間的關(guān)系。模擬易感者隔離與不隔離時(shí)的差別。

        圖4中的曲線表示易感者不隔離時(shí),各狀態(tài)的時(shí)間序列。豎線左、右兩邊的圖分別為原模型中,基本再生數(shù)小于1和大于1的情況。通過與圖3對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)β=0.375時(shí),各狀態(tài)的穩(wěn)定值與易感者隔離時(shí)相同。當(dāng)β=0.7時(shí),易感者和接種者的穩(wěn)定值變化不大,隔離與未隔離的感染者的比例明顯增加。根據(jù)地方病平衡點(diǎn)的表達(dá)式可以得出,恢復(fù)者的比例也有增加。綜上所述,當(dāng)傳染病形成地方病時(shí),易感者的自愿隔離行為可以有效減少感染者的比例。

        圖4 易感者隔離對(duì)傳染病的影響曲線

        圖5中的曲線表示不接種疫苗(η=0)的情況下,β=0.375和β=0.7時(shí),各狀態(tài)的時(shí)間序列。當(dāng)β=0.375時(shí),無病平衡狀態(tài)變成了地方病平衡狀態(tài),所以疫苗接種很有必要。當(dāng)β=0.7時(shí),隔離與未隔離的感染者的比例變化不大,但隔離的易感者的比例明顯增加。由于η=0,根據(jù)地方病平衡點(diǎn)的表達(dá)式可以得出,恢復(fù)者的比例減少。由此可以得出,當(dāng)基本再生數(shù)小于1時(shí),疫苗接種可以控制傳染病的傳播;當(dāng)基本再生數(shù)大于1 時(shí),疫苗接種可以減少易感者的自愿隔離比例。

        圖5 疫苗接種對(duì)傳染病的影響曲線

        圖6中的曲線表示不隔離感染者(μ=0)情況下,各狀態(tài)的時(shí)間序列。明顯地,當(dāng)β=0.375時(shí),無病平衡狀態(tài)變成地方病平衡狀態(tài),所以隔離感染者很有必要。當(dāng)β=0.7時(shí),未隔離的易感者和未隔離的接種者減少,隔離的易感者增加。由此可以得出,當(dāng)基本再生數(shù)大于1 時(shí),隔離感染者會(huì)減少易感者的自愿隔離比例。

        圖6 隔離感染者對(duì)傳染病的影響曲線

        4 結(jié)論

        考慮包含疫苗接種和隔離2種預(yù)防措施的傳染病的傳播模型,易感者和接種者的隔離用博弈論來刻畫。通過理論分析,得到無病平衡點(diǎn)、地方病平衡點(diǎn)和基本再生數(shù)的表達(dá)式,并證明了無病平衡點(diǎn)的局部穩(wěn)定性。

        通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析了隔離和疫苗接種對(duì)傳染病的影響。結(jié)果表明,增加疫苗接種率可以減少基本再生數(shù)的值。當(dāng)基本再生數(shù)大于1時(shí),易感者的隔離可以有效減少感染者比例。

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