Сравнение равновесий Нэша и поведения участников экспериментов в динамической симуляции распространения COVID-19
Автор: Гежа В.Н.
Журнал: Труды Московского физико-технического института @trudy-mipt
Рубрика: Информатика и управление
Статья в выпуске: 2 (50) т.13, 2021 года.
Бесплатный доступ
Распространение инфекционных заболеваний в человеческих сообществах традиционно описывается с помощью математических моделей. Развитие математического аппарата со временем позволило перейти от простейших динамических моделей к более сложным, изучающим различные аспекты распространения болезни. Теория игр является довольно молодой областью математики, в которой последнее время были сделаны значительные открытия. Переход от описания действий общества в целом к описанию действий конкретных индивидов может быть интересен и в рамках изучения динамики распространения инфекционных заболеваний. В данной работе изучается динамическая игра, моделирующая распространение COVID-19 в замкнутом сообществе. Приводятся описание экспериментов, их результаты, а также поведение участников оценивается с точки зрения равновесия Нэша.
Динамическая игра, равновесие нэша, экспериментальная экономика
Короткий адрес: https://sciup.org/142230997
IDR: 142230997 | DOI: 10.53815/20726759_2021_13_2_109
Список литературы Сравнение равновесий Нэша и поведения участников экспериментов в динамической симуляции распространения COVID-19
- Bernoulli D. Essai d'une nouvelle analyse de la mortalit'e caus'ee par la petite v'erole, et des avantages de l'inoculation pour la pr'evenir // Histoire de l'Acad Roy Sci(Paris) avec Mem. 1766. P. 1-45.
- Bailey N.T.J., [et al.]. The mathematical theory of infectious diseases and its applications. High Wycombe: Charles Griffin & Company Ltd., 1975.
- Anderson R.M., May R.M. Infectious diseases of humans: dynamics and control. Oxford: Oxford university press, 1992.
- Guan W., Ni Z., Hu Y., Liang W., Ou C., He J., [et al.]. Clinical characteristics of coronavirus disease 2019 in China // New England journal of medicine. 2020. V. 18, N 382. P. 1708-1720.
- Grasselli G., Zangrillo A., Zanella A., Antonelli M., Cabrini L., Castelli A., [et al.]. Baseline characteristics and outcomes of 1591 patients infected with SARS-CoV-2 admitted to ICUs of the Lombardy Region, Italy // JAMA. 2020. V. 16, N 323, P. 1574-1581.
- Xu B., Gutierrez B., Mekaru S., Sewalk K., Goodwin L., Loskill A., [et al.]. Epidemiological data from the COVID-19 outbreak, real-time case information // Scientific data. 2020. V. 1, N. 7. P. 1-6.
- Flaxman S., Mishra S., Gandy A., Unwin H.J.T., Mellan T.A., Coupland H., [et al.]. Estimating the effects of non-pharmaceutical interventions on COVID-19 in Europe // Nature. 2020. V. 584, N 7820, P. 257-261.
- Gezha V., Menshikova O., Sedush A., Yaminov R., Zarubin I. Laboratory Study of Different Social Groups Behavior during the Pandemic // IEEE. 2020. P. 1-5. DOI: 10.1109/MLSD49919.2020.9247721
