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 | УДК: 519.837 | DOI: 10.53815/20726759_2021_13_2_109
Comparison of Nash equilibrium and the behavior of experiment participants in the dynamic simulation of COVID-19 spread
The spread of infectious diseases in human communities is traditionally described using mathematical models. The development of the mathematical tool over time makes it possible to move from the simplest dynamic models to more complex ones which study various aspects of the spread of the disease. Game theory is a pretty young field of mathematics in which significant discoveries are made recently. The transition from describing the actions of society as a whole to describing the actions of specific individuals may be interesting in the framework of studying the dynamics of the spread of infectious diseases. This paper explores a dynamic game that simulates the spread of COVID-19 in a closed community. The description of the experiments, their results, as well as the behavior of the participants are evaluated from the viewpoint of the Nash equilibrium.
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
