问题
在COVID-19大流行开始时，许多国家在应对这种新型冠状病毒方面作出了不同的决策。显然在面对新的未知局面，其中一些决定必然是存在风险的，而所有这些决策都对其国家的不同部门产生了影响，包括政治、经济部门。显而易见的，快速反应对于控制疾病的传播是至关重要的。
Lean Business Services （以下简称Lean）是协助沙特阿拉伯卫生部门发展的一家领先合作公司。在新冠肺炎期间，仿真是非常必要的，可以帮助分析了解政府推出的不同政策以及这些政策对控制新冠肺炎传播的影响。
在疫情最严重的时候，卫生资源有限，仿真可以帮助规划卫生资源，评估资源能力。因此，Lean使用AnyLogic软件建立了一个传染病仿真模型，以了解疾病的传播，并确定不同的政策随着时间的推移如何改变病毒的传播。
解决方案
SEIR（D）模型是一种传染病传播的数学模型。在种群中，每个个体都处于以下五种状态之一:
- S (Susceptible)，易感者。
- E (Exposed)，暴露者。
- I (Infectious)，感染者。
- R (Recovered)，康复者。
- D(Died)，死亡。
此外还需要考虑免疫接种。随着因疫苗获得的免疫力逐渐消失，如果免疫接种对所有人都无效，就会进一步划分为多个模型。
Lean使用系统动力学构建了核心的SEIR(D)模型。然后，他们在其上扩展了许多其他模型。最终的模型是基于智能体和系统动力学的多方法模型。模型中基于智能体的部分深入仿真了个人层面的行为，而系统动力学部分处理了聚合层面上的大量信息。将这两者结合起来，可以增加模型的灵活性，无延迟地仿真各种场景。
多方法模型有82种特有参数和20个卫生局或部门。每个部门都有一个单独的仿真模型。因此，总共有1640个参数，可分为4大类：
- 医疗资源
- 与COVID-19相关的具体疾病行为
- 群体行为
- 人口统计
从独特参数这个思路，模型中有95条独特的路径再次乘以20个部门，创建了1900个动态事件。在这种情况下，路径是事件，这些可以基于if语句，例如可用的呼吸机数量。如果没有更多可用的呼吸机，那么需要呼吸机的人都无法使用，这可能导致死亡和死亡率增加。
模型中的事件和假设包括国际旅行、工作、开斋节（沙特阿拉伯的国定假日）、计划场景、疫苗接种和学校。此外，该模型还构建了能力规划，包括护士、ICU病床、医生等资源。
模型界面非常友好，用户可以更改参数、策略，更重要的是更改人口。因此，该模型可以应用于其他国家。
还有一些基于智能体的模型，专门用于飞机等特定仿真。这里，每个智能体或乘客都有明确而具体的行为。例如，在飞机上，两个人可以坐在一起，如果其中一个人有传染性，那么另一个人可能更容易感染，进而导致其疾病传播的可能性比那些没有坐在一起的人要高。
特别的，Lean为每年前往沙特阿拉伯麦加参加伊斯兰教朝觐大典的事件，建立了一个单独的基于智能体的模型。为了了解每种策略的影响，采取了不同的政策或预防措施，例如，在朝觐前使用2个拭子而不是一般的1个，或者是否会对人们进行居家隔离或在麦加隔离。
结果
运行模型后，Lean可以提供详细的报告，包括下周或下个月的预测病例数、学校恢复面对面学习的预测结果、新冠肺炎导致的死亡率、朝觐的影响等等。
本案例由Lean Business Services的Ahmed Alhomaid在2021年AnyLogic会议发布。
案例演示文稿以 PDF格式提供。
