Abstract: 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%)

Cite: 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

Translated: 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

Dates:

Submitted:	Jul 10, 2022
Accepted:	Sep 28, 2022
Published print:	Mar 27, 2023
Published online:	Mar 27, 2023

Identifiers:

Elibrary:

50735948

Citing: Пока нет цитирований

Altmetrics: