КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПОШИРЕННЯ ЕПІДЕМІЇ НА ОСНОВІ КЛІТИННИХ АВТОМАТІВ

Анотація

У роботі проаналізовано сучасні методологічні підходи до комп’ютерного моделювання процесів поширення інфекційних захворювань, у межах яких ключовим інструментом виступає математичний апарат клітинних автоматів. Обґрунтовано наукову доцільність переходу від класичних аналітичних моделей типу SIR, що характеризуються певним рівнем абстракції та спрощеності, до більш гнучких дискретно-просторових моделей. Такі моделі дозволяють суттєво адекватніше відтворювати складну та нелінійну просторово-часову динаміку епідемічних процесів з урахуванням структурної неоднорідності середовища та стохастичної природи міжособистісних контактів у популяції. У межах проведеного дослідження здійснено порівняльний огляд існуючих наукових парадигм, зокрема концепцій мультиагентного моделювання, що дало змогу чітко визначити переваги клітинно-автоматного підходу в задачах відображення локальних взаємодій, дифузійних процесів та безпосереднього впливу фізичних просторових обмежень на поширення патогену. Основним науковим результатом роботи є розробка та повнофункціональна програмна реалізація інтерактивної моделі поширення інспекції, яка забезпечує наочну візуалізацію динаміки епідемічного процесу в режимі реального часу з підтримкою функціоналу оперативної зміни параметрів моделювання. Архітектура моделі базується на структурі двовимірної матриці станів, у якій кожна окрема клітина ідентифікується як автономний агент та може перебувати в одному з визначених епідемічних станів: сприйнятливий, інфікований, імунний (редукований), померлий або стаціонарний бар’єр. Правила переходів між станами формалізовано на основі розроблених ймовірнісних механізмів передачі інфекції та часових характеристик перебігу хвороби, що забезпечує високу гнучкість адаптації моделі до різних сценаріїв розвитку як вірусних, так і бактеріальних захворювань. Програмну реалізацію моделі виконано мовою програмування Python із застосуванням спеціалізованих бібліотек NumPy для оптимізації матричних обчислень та Pygame для реалізації графічного інтерфейсу та інтерактивної візуалізації. У ході дослідження проведено серію комплексних обчислювальних експериментів, що включали варіювання рівня початкової вакцинації, зміну інтенсивності соціальних контактів та моделювання впровадження карантинних обмежень різного ступеня суворості. Отримані емпіричні результати підтверджують адекватність розробленої моделі, зокрема її здатність точно відтворювати характерну хвилеподібну динаміку перебігу епідемії, ефекти локалізації спалахів та формування колективного імунітету. Встановлено, що синергетичне поєднання високого рівня превентивної імунізації та своєчасних обмежувальних заходів є найбільш ефективним чинником стримування епідемічної загрози. Практичне значення розробленого програмного комплексу полягає у можливості його широкого використання як інструменту для фундаментальних наукових досліджень, короткострокового прогнозування та у навчальних цілях для фаівців відповідного профілю. Перспективи подальших розвідок у даному напрямі пов’язані з глибокою інтеграцією клітинно-автоматної моделі з сучасними методами машинного навчання та аналізу великих даних (Big Data) для підвищення прогностичної точності на основі реальних статистичних показників міської мобільності.