元胞自动机对传染病模型的模拟

人群种类分为：病人，潜伏期患者，移出者，群体移出者，死亡者和健康者。

病毒传播模型的动态模拟
在治愈率相对较低与防控措施不齐全的前提下，通过Matlab对病情的传播进行了模拟。

图五 7病毒传播动态模拟图(1)

病情初始，病毒在人群中爆炸式扩散，大部分人群被病毒感染。

% 在Matlab中模拟病毒的传播模型
% 数值的建立
M=100;              % 尺寸大小
beta=0.05;          % 感染率
gama=0.01;          % 免疫能力
% 建立网格
y = zeros(M, M);    % 网格x元素的意思是: 0是健康人，1使感染者，2免疫者
% 设置初始网格x，在网格的中心有一圈感染者，半径为10个细胞
for i=1:Mfor j=1:Mdxx = i-M/2;dyy = j-M/2;d = sqrt(dxx*dxx+dyy*dyy);if ( d<10 )y(i,j)=1;endend
end
% 定义社区，也就是最近的8个邻居
lingju = [-1 -1; 0 -1; 1 -1; 1 0; 1 1; 0 1; -1 1; -1 0];
% 创造一个新的窗口
figure
hold on
% 主循环，迭代时间变量t
for t=1:100000% 遍历网格 x 中的所有单元格，对于索引 i 1从n 和 j 从1到 nfor i=1:Mfor j=1:M% 在邻居之间来回走动，传播疾病for k=1:8i2 = i+lingju(k, 1);j2 = j+lingju(k, 2);% 检查细胞是否在网格边界内if ( i2>=1 && j2>=1 && i2<=M && j2<=M )%如果细胞处于易感状态和邻近细胞% 被感染的传播感染的概率是betaif ( y(i,j)==0 && y(i2, j2)==1 )if ( rand<beta )y(i,j) = 1;endendendend% 如果被感染的人能够以伽马的概率从疾病中康复if ( y(i,j)==1 && rand<gama )y(i,j) = 2;endendend% 动态模拟clfimagesc(y, [0 2])                   % 网格展示pause(0.01)                         % 暂停0.01scolormap([1 0 1; 1 1 0; 1 1 1]);    % 定义0、1、2分别对应的颜色% 如果没有更多的感染者，就停止模拟if ( sum(y==1)==0 )break;end
end
%

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