基于SEIR模型的高传染性疾病多疫区救援调度优化matlab模拟与仿真

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#matlab #SEIR模型 #高传染性疾病 #救援调度优化

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1.程序功能描述

高传染性疾病（如新冠、流感）的传播具有时空扩散性和区域关联性，传统单区域模型无法刻画跨区域传播对疫情的影响，而多疫区 SEIR 模型通过引入区域间耦合项，可更精准模拟疫情动态。救援调度优化则是在疫情传播模型基础上，通过资源的时空分配（如医疗物资、医护人员），最小化疫情损失（如感染人数、死亡数）或资源消耗。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A/MATLAB2024B版本运行

SEIR 模型将人群分为四类，曲线对应疫情不同阶段的演变：

S（易感人群，红色实线）

含义：未感染、但可能被传染的人群数量
趋势：初期接近 300 人，随疫情传播快速下降（易感者被感染），后期趋于稳定（剩余人群或因防护 / 免疫不再易感），反映疫情扩散对易感群体的消耗。

E（暴露人群，蓝色虚线）

含义：已感染但处于潜伏期（未发病、但有传染性）的人群
趋势：初期少量存在，短暂上升后快速下降，说明潜伏期人群快速转为确诊（I）或被隔离，体现疫情 “潜伏 - 爆发” 的短暂过程。

I（感染人群，黄色实线）

含义：已发病、具有强传染性的确诊人群
趋势：初期接近 0，短暂上升后快速回落，反映疫情 “爆发 - 控制” 的过程（如医疗干预、人群免疫），峰值越低说明防控效果越好。

R（康复人群，紫色圈线）

含义：已康复、获得免疫的人群
趋势：持续快速上升后趋于稳定，最终接近 300 人，说明多数易感者通过感染 - 康复获得免疫，或医疗资源有效降低了重症率，推动人群向康复转化。

趋势解读

上升段（0-20 天）：随感染人群（I）增加，药物需求快速上升，因确诊人数增多、治疗需求激增；
峰值段（20-30 天）：需求达最高点（超 1000），对应疫情爆发期（I 峰值后延，因药物分发、治疗有延迟）；
下降段（30-60 天）：需求骤降并趋于 0，因感染人群（I）清零、康复人群（R）稳定，治疗需求大幅减少。

3.部分程序

% S (Susceptible)，易感者，指缺乏免疫能力健康人，与感染者接触后容易受到感染；
% E (Exposed)，暴露者 ，指接触过感染者但不存在传染性的人，可用于存在潜伏期的传染病；
% I (Infectious)，患病者，指有传染性的病人，可以传播给 S，将其变为 E 或 I ；
% R (Recovered)，康复者，指病愈后具有免疫力的人，如是终身免疫性传染病，则不可被重新变为 S 、E 或 I ，如果免疫期有限，就可以重新变为 S 类，进而被感染。
 
figure
subplot(121);
plot(t,x1,'r-','linewidth',2)
hold on
plot(t,x2+10,'b--','linewidth',2)
hold on
plot(t,x3,'linewidth',2)
hold on
plot(t,x4,'o-')
hold on
axis([0 76 0 600])
legend('S','E','I','R')
title('第一疫区')
L = 75;
D = a*x3*L+func_data(1-a)*std(x3)*sqrt(L);

D1 = D-min(D);
subplot(122);
plot(D,'linewidth',2);
title('药物需求')
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