摘要
流行病的爆发对全球公共卫生安全构成严重威胁，其快速传播和复杂影响难以预测和控制。
人工社会建模作为一种新兴的模拟社会系统的方法，为理解流行病传播机制、评估防控策略有效性提供了新思路。
本文首先概述了流行病传播研究现状和人工社会建模方法，并解释了相关概念；接着，回顾了国内外在该领域的研究概况，包括经典流行病传播模型、复杂网络流行病传播、面向事件的流行病传播模型以及人工社会建模平台与工具；随后，分析了当前主要研究方法，如基于主体的建模、数据驱动的建模以及多模型融合等，并对不同方法的优缺点进行比较；最后，对现有研究进行了总结和评价，并展望了未来的研究方向，包括：加强数据收集和模型验证、发展更精准的个体行为模型、探索多学科交叉融合等。
关键词：流行病传播；人工社会；建模；仿真；疫情防控
近年来，全球范围内频繁爆发新发突发传染病疫情，对人类生命健康和社会经济发展造成巨大威胁。
2019年底爆发的新冠肺炎疫情，更是凸显了加强传染病防控和应急管理体系建设的紧迫性和重要性。
流行病传播是一个复杂的社会系统问题，受到个体行为、社会网络、环境因素等多重因素影响。
传统的研究方法，如数学模型和统计分析，往往难以全面刻画现实世界中流行病传播的复杂性和动态性。
人工社会作为一种以计算实验为主要手段研究社会复杂系统的方法论，为研究流行病传播提供了新的视角和工具。
人工社会建模通过构建虚拟社会环境，模拟个体行为和社会交互过程，可以更直观地展现流行病传播的时空演化规律，并为制定有效的防控策略提供科学依据。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
