另一个里程碑是20世纪90年代的交通分析和模拟系统 ， 这是一个由Barrett等人在洛斯阿拉莫斯国家实验室开发的基于主体的交通模型 。 与传统交通模型不同的是 ， 它使用方程式描述移动车辆作为一种流体 ， 并将每辆车和司机都建模为一个通过城市道路网络的主体 。 这个模拟实验包括了汽车、卡车和公共汽车 ， 并由具有现实的年龄、能力和目的地的人驾驶 。 当应用到实际城市的道路网络时 ， 该系统在预测交通拥堵和地方污染水平方面比传统模式要好 。
流行病学家也在经历类似转变 。 在过去1个世纪里 ， 他们用一组相对简单的方程式评估疾病暴发 ， 这些方程式将人分为几个类别——如易感、传染性和免疫——并且假定完美混合 ， 这意味着受影响地区的每个人都与其他所有人保持联系 。 这些基于方程式的模型仍然广泛使用 。
但是 ， 流行病学家越来越多地求助于基于主体的模型 ， 包括那些方程式忽略的因素 ， 如地理、交通网络、家庭结构和行为变化——所有这些因素都能强烈地影响疾病传播的方式 。
例如 ， 在2014年西非埃博拉疫情期间 ， 弗吉尼亚理工大学使用了这种模型 ， 帮助美国军方确定战地医院的地点 。 规划者需要知道当移动设备最终到达时 ， 最高的感染率会是多少 ， 病人在该地区道路上移动速度有多快、距离多远等 。
在经济学中 ， 基于主体模型是一个理解全球贫困的强大工具 。 世界银行经济学家Stephane Hallegatte说提到 ， 如果你分析的是标准度量 ， 如国内生产总值和总收入 ， 那么在大多数国家只你看到富人：穷人有这么点钱 ， 他们几乎没有登记 。
为了得出更好结论 ， Hallegatte和同事正在研究单个家庭 。 该团队建立了一个包括全球140万个家庭的模型 ， 并研究了气候变化和灾难如何影响健康、粮食安全和劳动生产率 。 该模型能估计风暴或干旱会如何影响作物产量和市场价格 ， 或者地震如何通过摧毁汽车、道路甚至工厂来削弱工人的收入 。
这个模型显示了一些显而易见的事实：穷人比富人更容易受到灾难和气候变化的影响 。 但是Hallegatte团队还看到了其他变化 。 例如 ， 如果一个特定国家的穷人大多是农民 ， 那么当全球粮食价格上涨时 ， 他们实际上可能受益于气候变化 。 但是 ， 如果这个国家的穷人大部分都挤进了城市 ， 那么粮食价格上涨可能会造成严重伤害 。
更容易、更方便
如果相关模型建模者选择一个优先级 ， 那就是让模拟更容易构建、运行和使用 。
例如 ， Epstein设想了一个国家中心 ， 在那里 ， 决策者可以访问他所称的剧本：这里有每个大城市的数字档案 ， 每一个潜在的危险都有预先计算的模型 。 “然后 ， 如果真的发生了什么事情 ， 比如毒烟弥漫 。 ”他说 ， “我们可以挑选出最匹配的模型 ， 并进行接近实时计算 ， 比如在适当的庇护所和疏散的最佳组合 。 ”
在弗吉尼亚理工大学 ， 计算机科学家Madhav Marathe也在思考同样的问题 。 他说 ， 当一场五级飓风正在减弱时 ， 像圣胡安市市长这样的人不能等一周时间 ， 才对这场风暴可能对波多黎各电网造成的影响进行分析 。 他说 ， 她需要的是可操作的信息 ， “这意味着需要一个简单的模型 ， 在很短时间内提供非常复杂的分析” 。
Marathe称其为“基于主体的建模服务” 。 他的实验室在过去4年里一直在开发和测试一种基于网络的工具 ， 让公共卫生官员进行大流行病模拟 ， 并自行进行假设分析 ， 而无需雇佣程序员 。 只需点击几下鼠标 ， 用户就可以指定关键变量 ， 比如感兴趣的区域以及疾病类型 。 然后 ， 使用该工具的内置地图和图表 ， 用户可以观看模拟过程 ， 并看到他们提出的治疗方案的效果 。
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