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状態遷移型流行過程モデルによる感染症の動向の把握
- 2. 感染症流行過程モデル 感染症流行過程をシミュレートするモデルとして 使われるSIRモデルでは下記のような問題が有 る • 治癒者(I)が再度感受性保持者(S)とならない • 比例定数で過程が記述されており実態と合わない - 感染してから何日で治癒するかなど考慮できない そこで日数で状態遷移するモデルで大まかな動 向を見ることにする • 治癒した人が再度感受性保持者になる点など、様々 な状態と状態遷移を組み込みやすい • 感染してから何日で遷移するかなど制御しやすい • 各遷移単位に年齢属性を入れれば年齢も考慮可能 2020 Copyright Iris Lovinson2
- 6. 参考ソースコード package com.samurai.StateTransferModelOfEpidemics; import java.lang.Math; public class StateTransferModelOfEpidemics { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { // 初期化：1億2千万人の未感染者を用意 int homoSapiensNumber=12000*10000;//1 億2千万人 HomoSapiens[] homoSapiens = new HomoSapiens[homoSapiensNumber]; for(int i=0;i<homoSapiensNumber;i++){ homoSapiens[i]=new HomoSapiens(1,0,0); } // 初期感染 int initialInfectedNumber=100; for(int i=0;i<initialInfectedNumber;i++){ homoSapiens[i].setInfectionState(2); } // 時間遷移と出力 int elapseTime=365*5; System.out.println("日付t0:出生者t1:未感 染者t2:市中軽症者t3:隔離軽症者t4:重傷者t5:死亡者t6:治癒免疫保持者t7:治癒免疫非保持者"); System.out.println( "0"+"t"+ homoSapiens[0].stateNumber[0]+"t"+ homoSapiens[0].stateNumber[1]+"t"+ homoSapiens[0].stateNumber[2]+"t"+ homoSapiens[0].stateNumber[3]+"t"+ homoSapiens[0].stateNumber[4]+"t"+ homoSapiens[0].stateNumber[5]+"t"+ homoSapiens[0].stateNumber[6]+"t"+ homoSapiens[0].stateNumber[7] ); for(int t=0;t<elapseTime;t++){ for(int i=0;i<homoSapiensNumber;i++){ homoSapiens[i].transferInfectionState(); } System.out.println( t+1+"t"+ homoSapiens[0].stateNumber[0]+"t"+ homoSapiens[0].stateNumber[1]+"t"+ homoSapiens[0].stateNumber[2]+"t"+ homoSapiens[0].stateNumber[3]+"t"+ homoSapiens[0].stateNumber[4]+"t"+ homoSapiens[0].stateNumber[5]+"t"+ homoSapiens[0].stateNumber[6]+"t"+ homoSapiens[0].stateNumber[7] ); } } } /* * infectionStateCDとinfectionStateの対応表メモ * 0:出生者 * 1:未感染者 * 2:市中軽症者 * 3:隔離軽症者 * 4:重傷者 * 5:死亡者 * 6:治癒免疫保持者 * 7:治癒免疫非保持者 */ class HomoSapiens{ public int infectionStateCD; public int elapsedDays; public static int stateNumber[]=new int[8];//各状態の全体の人数 HomoSapiens(int i,int j,int k){ infectionStateCD=i; elapsedDays=0; stateNumber[infectionStateCD]++; } void recetElapsedDays(){ elapsedDays=0; } int getElapsedDays(){ return elapsedDays; } void setElapsedDays(int i){ elapsedDays=i; } void addOneElapsedDays(int i){ elapsedDays++; } void recetInfectionState(){ stateNumber[infectionStateCD]--; infectionStateCD=1; stateNumber[infectionStateCD]++; } int getInfectionStateCD(){ return infectionStateCD; } void setInfectionState(int i){ stateNumber[infectionStateCD]--; infectionStateCD=i; stateNumber[infectionStateCD]++; } int getUnInfectedNumber(int i){ return stateNumber[i]; } void setunInfecedNumber(int i,int j){ stateNumber[i]=j; } void transferInfectionState(){ double randomNumber=Math.random(); stateNumber[infectionStateCD]--; int initialCD=infectionStateCD; if (infectionStateCD==0) infectionStateCD=1; else if(infectionStateCD==1&&randomNumber<stateNumber[2]*2.0/10.0/stateNumber[1]) infectionStateCD=2; else if(infectionStateCD==2&&elapsedDays==3&&randomNumber<0.03) infectionStateCD=3; else if(infectionStateCD==2&&elapsedDays==7&&randomNumber<0.001) infectionStateCD=4; else if(infectionStateCD==2&&elapsedDays==7&&randomNumber<0.5) infectionStateCD=6; else if(infectionStateCD==2&&elapsedDays==7) infectionStateCD=7; else if(infectionStateCD==3&&elapsedDays==4&&randomNumber<0.03) infectionStateCD=4; else if(infectionStateCD==3&&elapsedDays==4&&randomNumber<0.5) infectionStateCD=6; else if(infectionStateCD==3&&elapsedDays==4) infectionStateCD=7; else if(infectionStateCD==4&&elapsedDays==21&&randomNumber<0.5) infectionStateCD=5; else if(infectionStateCD==4&&elapsedDays==21&&randomNumber<0.75) infectionStateCD=6; else if(infectionStateCD==4&&elapsedDays==21) infectionStateCD=7; else if(infectionStateCD==6&&elapsedDays==90) infectionStateCD=1; else if(infectionStateCD==7) infectionStateCD=1; else{ } stateNumber[infectionStateCD]++; if(initialCD!=infectionStateCD){ elapsedDays=0; } elapsedDays++; } /* * infectionStateCDとinfectionStateの対応表メモ * 0:出生者 * 1:未感染者 * 2:市中軽症者 * 3:隔離軽症者 * 4:重傷者 * 5:死亡者 * 6:治癒免疫保持者 * 7:治癒免疫非保持者 */ } 2020 Copyright Iris Lovinson6