Моделирование сценариев распространения COVID-19 в Республике Казахстан на основе регуляризации агентной модели | Sciact - Система учета научной деятельности ИМ СО РАН

Моделирование сценариев распространения COVID-19 в Республике Казахстан на основе регуляризации агентной модели Научная публикация

Журнал

Дискретный анализ и исследование операций
ISSN: 1560-7542

Вых. Данные

Год: 2023, Том: 30, Номер: 1, Страницы: 40-66 Страниц : 27 DOI: 10.33048/daio.2023.30.746

Ключевые слова

агентно-ориентированная модель, COVID-19, обратная задача, оптимизация, регуляризация, сценарий развития, индекс репродукции вируса

Авторы

Криворотько Ольга Игоревна ^1,2,3 , Кабанихин Сергей Игоревич ^2,3 , Бектемесов Мактагали Абдимажитович ⁴ , Сосновская Мария Игоревна ³ , Неверов Андрей Вячеславович ^1,3

Организации

1	Институт вычислительной математики и математической геофизики
2	Институт математики им. С. Л. Соболева
3	Новосибирский гос. университет
4	Казахский национальный педагогический университет им. Абая

Информация о финансировании (2)

1	Российский фонд фундаментальных исследований	21-51-10003
2	Президент РФ	МК-4994.2021.1.1

В работе построен алгоритм расчёта сценариев динамики выявленных случаев COVID-19 в Республике Казахстан, в основе которого лежат обработка неполных эпидемиологических данных и решение обратной задачи восстановления параметров агентной модели по совокупности доступных эпидемиологических данных. Основным инструментом построения модели является открытая библиотека Covasim. В случае резкого изменения ситуации (появление нового штамма, отмена или введение ограничительных мер и т. п.) параметры модели обновляются с учётом дополнительной информации за предыдущий месяц (оперативное усвоение данных). Обратная задача решалась методом стохастической глобальной оптимизации (древовидных оценок Парзена). В качестве примера приведены два сценария распространения COVID-19, рассчитанных 12 декабря 2021 г. на период до 20 января 2022 г. Сценарий, в котором учитывались новогодние праздники (опубликован 12 декабря 2021 г. на сайте covid19-modeling.ru), практически совпал с тем, что произошло в реальности (погрешность составила 0,2%)

Криворотько О.И. , Кабанихин С.И. , Бектемесов М.А. , Сосновская М.И. , Неверов А.В.
Моделирование сценариев распространения COVID-19 в Республике Казахстан на основе регуляризации агентной модели
Дискретный анализ и исследование операций. 2023. Т.30. №1. С.40-66. DOI: 10.33048/daio.2023.30.746 РИНЦ

Krivorotko O.I. , Kabanikhin S.I. , Bektemesov M.A. , Sosnovskaya M.I. , Neverov A.V.
Simulation of COVID-19 Spread Scenarios in the Republic of Kazakhstan Based on Regularization of the Agent-Based Model
Journal of Applied and Industrial Mathematics. 2023. V.17. N1. P.94-109. DOI: 10.1134/s1990478923010118 Scopus РИНЦ OpenAlex

Поступила в редакцию:	10 июл. 2022 г.
Принята к публикации:	28 сент. 2022 г.
Опубликована в печати:	27 мар. 2023 г.
Опубликована online:	27 мар. 2023 г.

РИНЦ:

50735948

Пока нет цитирований