python-论文学习-突发传染病防控策略模型

知意执意

写在前面：首次发帖，有哪里不对请多指教。

学习论文：基于马氏决策过程的突发传染病防控决策模型_于振宇学习目的：学习研究方法，用python写出来，没有在网上找到网络迭代模型
所用的库：networkx               #复杂网络分析库
                  matplotlib.pyplot   #科学绘图库
                  random
                  numpy

核心代码：复杂网络迭代模型

[Python] 纯文本查看 复制代码

#一次网络迭代
def iteration(G,β,fl):  # G网络对象 β感染率 fl是否采用动态防控标志
    ganNum = 0
    state = G.nodes(data='state')  #获取网络每个节点状态
    for i in range(len(G)):
        if state[i] == 3:    #如果免疫
            pass

        elif state[i] == 1:  #如果感染
            ganNum += 1      #统计每轮感染者数量
            if G.nodes[i]['qian'] > 0 :   #潜伏期没有感染能力
                G.nodes[i]['qian'] -= 1
            else:
                if G.nodes[i]['gan'] > 0 :
                    G.nodes[i]['gan'] -= 1

                    neig = list(G.neighbors(i))  #获取节点相邻节点
                    if fl == 1:
                        if ((len(neig)*0.05)+1) * 7 <= 10:  #若动态防控成本小于隔离成本，采取动态防控
                            β = 0.05
                        else:             #否则采取隔离措施
                            β = 0.01 
                    for j in neig:
                        if G.nodes[j]['state'] == 2: #邻居易感染，则概率β感染 
                            if ran_happen(β) == 1:
                                G.nodes[j]['state'] = 1
                else:
                    if G.nodes[i]['zhi'] > 0:
                        G.nodes[i]['zhi'] -= 1
                    else:
                        G.nodes[i]['state'] = 3  #治疗期满则免疫

    return(G,ganNum)

生成图像：

随机生成的网络图像


ER随机网络，WS小世界网络，BA无标度网络 三种网络的度分布图


左边是三种网络无措施感染人数，右边为采取动态防控措施的感染人数
六种情况每种模拟100次，每次迭代100轮，黑线为平均值

随防控措施有效率变化，防控次数与隔离次数变化图

最后奉上全部代码，以供大家交流讨论。
百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1VE5mBxgvZ0V3PqE3yJoyVw
提取码：g32b

解压密码：www.52pojie.cn