研究文章
潜在的结果相互关联的干预对系统性风险(COVID-19)通过一个模型驱动的Network-Agent动态
图11
与干预场景参数化的社会距离(
)和社会学习=
。(一)人口的比例(左:= 0.1;中间:= 0.5;正确的:= 0.9)产生的人口动态模型。(b)的累积情况下人口的一小部分(左:传染性潜力(
)=高⟵⟶右:传染性潜力(
)=低)network-agent产生的社会学习动态(
;左:= 0.9;中间:= 0.5;正确的:= 0.1)。背景梯度代表感染状态(规范化)光谱;颜色=州(感染(红色)⟵⟶(蓝色)缺乏感染)。
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