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2015年美赛A题M奖论文中文版1
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2022-08-03
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摘要为了根除埃博拉病毒,根据埃博拉病毒的传播率、感染者人数的预测、药物的合理分配和隔离人数的比重,本文运用随机微分方程、产销平衡和最优控制三种算法分别建立了 S
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Team # 34651 Page 23 of 1
A 题 埃博拉病毒的根除
摘 要
为了根除埃博拉病毒,根据埃博拉病毒的传播率、感染者人数的预测、药物
的合理分配和隔离人数的比重,本文运用随机微分方程、产销平衡和最优控制三
种算法分别建立了 SIR 模型、线性规划模型和最优隔离控制模型。这三个模型分
别解决了埃博拉病毒的传播规律及感染者人数的预测问题、药物的运输问题和以
隔离控制为决定性作用因素的优化问题。
针对模型一:首先通过 Excel 线性拟合分析埃博拉病毒的传播,得到结论:
在没有使用药物治疗时,受埃博拉病毒感染的确诊病例及死亡的人数急剧增长。
然后,建立了 SIR 模型来预测使用药物后的变化趋势,利用 Matlab 画出
,I t S t
的比例曲线,发现病人比例减少。
针对模型二:假设几内亚、利比里亚、塞拉利昂为需求地,美国、中国、日
本、俄罗斯、法国以及瑞士为药物生产地。利用产销平衡原理,建立了时间优化
模型,通过 Lingo 求得运输到各地用时最短的调运方案为:瑞士运往几内亚耗时
4.7 小时,美国、日本、俄国运往利比里亚共耗时 15.8 小时,中国、俄国、法
国、瑞士运往塞拉利昂共耗时 13 小时。
针对模型三:本模型基于 SIR 模型,利用极值原理给出了最优控制的设计方
案,把易感染者、染病者、治愈者、隔离者以及总人口数作为初始值代入目标函
数,存在一个最优控制因素,再将其对应的状态解代入协态方程,得到最优控制
因素,即隔离的确切最优解。
关键字: 埃博拉病毒;SIR;线性规划;产销平衡;Matlab;Lingo
Team # 34651 Page 23 of 2
一、 问题重述
根除埃博拉病毒
世界医学协会已经宣布他们的新药物能阻止埃博拉病毒并可治愈那些得非
晚期疾病的患者。建立一个可行的,明智的,有用的模型,模型不仅要考虑疾病
的蔓延、药物的需求量、可能可行的输送系统、输送的位置、疫苗或药物的生产
速度,也要考虑你的团队认为有必要作为模型的一部分来优化根除埃博拉病毒,
或者至少解决目前压力的其他重要因素。除了你比赛论文中的建模方法,你还要
为世界医学协会在他们的公告中准备使用一封 1-2 页的非技术性的信。
二、问题分析
本文关于埃博拉病毒的传播、患病人数的预测、药物的需求量、可行的运输
系统、疫苗的预防及药物的治疗、气候、车辆、地形等几个方面展开研究和讨论。
模型一主要解决疾病的传播和患病人口的预测问题。考虑到埃博拉病毒的传
播速度非常快,通过参考以往传染病的有关文章,本文建立了 SIR 模型,得到了
健康人和患者随时间变化的数量关系方程。为了求解方程,根据收集来自 WHO
的官方数据,得到 2014 年 11 月到 2015 年 5 月的确诊病例数和死亡人数,从而
得到
,I t S t
的两个图形,进而预测未来的患病人数。在此基础上,再解决药
物需求量的问题。首先假设埃博拉病毒的传播遵循所建立的模型一,然后将收集
到的使用药物治疗后患者人数变化的有关数据进行计算和分析,得到病人数量将
会影响药物需求量的结论。
模型二主要解决药物的运输时间及成本问题。由于几内亚、利比里亚和塞拉
利昂这三个国家患病人数最多,所以选择这三个国家作为需求地。现在具备疫苗
或药物生产能力的国家:美国、中国、日本、俄国、法国和瑞士。本文选择这六
个国家作为产地。本模型只考虑在生产地和需求地之间的药物运输。首先保证各
国所使用的运输机为同款运输机,在运输过程中,速度均为同等速度。本文将产
销平衡模型中的成本替换成运输所用时间,这样成本最低变成时间最短。然后结
合模型一中的患病人口预测结果,再加上每个病人对应药量的比例系数,则计算
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出任意时刻所需要的药物总量。在满足各需求地需求量的前提下,本文再利用线
性规划模型得到最优调运方案,即时间优化模型。
模型三在模型一、二、的基础上,分析其他可以消灭埃博拉病毒的决定性因
素。首先,本文使用最优隔离控制法,把易感染者、染病者、治愈者、隔离者以
及总人口数作为初始值代入目标函数,则会存在一个最优控制因素,再将其对应
的状态解代入协态方程,得到最优控制因素,即隔离的确切最优解。然后,本文
分别考虑了气候、运输工具、地形三个因素对埃博拉病毒传播的影响,并得出了
相应的结果。
三、基本假设与符号说明
3.1 基本假设
(1)埃博拉病毒能够被生物传播,并且当易感者接触患者时,他们被传染;
(2)我们知道的埃博拉病毒有 5 种,假定每一种埃博拉病毒的传播能力是相同
的;
(3)每一个人被治愈的可能性是相同的,并且有相同的免疫力;
(4)被治愈的人不会再次被传染,当患者被治愈后,他们将对于埃博拉病毒有
免疫力;
(5)埃博拉病毒的传播遵循所建立的模型一;
(6)当实施药物治疗的时候,不计损失;
(7)药物的运输对药物的需求有影响;
(8)每位感染者的用药量均为一剂量,虽然目前已经研制出应对埃博拉病毒的
疫苗或药物,但是不同感染程度的患者所需实际的药剂量数据不易获得;
(9)疫苗与药物的生产地,开始培育的时间以及生产速度均相同,且培养药物
和疫苗的周期均为
t
,但两者的作用对象不同,疫苗作用于健康人群,而药物
作用于感染者;
(10)各地生产药物的速度相同,每批生产的药量满足前三个国家的需求量;
(11)运输问题中各个产地的产量相同,用来运送药物的飞机类型相同,且保持
相同速度行进;
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(12)收集到的数据都是真实可靠的;
3.2 符号说明
I
:患者的数量比例;
S
:健康人的数量比例;
R
:康复者和死亡者的数量比例;
:死亡率;
:感染率;
:康复率(被隔离的病人治愈率);
N
:药物运达需求地点时的感染者人数;
t
:培育一批药物或疫苗的时间;
ij
c
:从
i
A
到
j
B
运输药物的成本;
ij
x
:从
i
A
到
j
B
的运量;
W
:环境中的总人口数;
J
:被隔离患者人数;
u
:对染病者实施隔离控制的比例;
:出生率=死亡率;
:未被隔离染病者死亡率;
s
:易感者人数;
i
:染病者人数;
r
:病愈者人数;
q
:不易感病者输入比率;
:没有被隔离治疗者治愈率。
四、模型一的建立及求解
4.1 模型一的建立
埃博拉病毒的传播速度非常快,如果想要克服这个难题,并且使用有效的医
疗方法根除埃博拉病毒,必须寻找一种科学且有效的方法来掌握埃博拉病毒的传
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播规律。所以,我们建立了 SIR 模型来解决这个问题。
根据符号定义,能够得到等式:
1I t S t R t
⑴
设每个发病者平均每天有效接触的易感者数为
S t
,
NI t
个发病者平均
每天能使
S t NI t
个易感者成为病毒潜伏者。所以有:
dS t
S t I t
dt
⑵
单位时间内康复者和死亡者的变化等于发病人群的减少,即
dR t
It
dt
⑶
发病人群的变化等于易感人群转入的数量,即
dI t
S t I t I t
dt
⑷
记初始时刻的健康者和患者的比例分别为
0
S
、
0
R
(不妨设
0
0R
)。根据 SIR
模型的准则,得到下列方程组:
0
0
( ) ( )
( ) ( )
0
0
dI
S t I t I t
dt
dS
S t I t
dt
II
SS
⑸
结合⑴式和⑸式,得到
0
Rt
S t S e
⑹
通过微积分,结合⑵式、⑹式和⑺式,求解方程组,得到
00
0
S
I S S I S In
S
⑺
⑺式阐述了健康人和患者随时间变化的数量关系。
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