Optimization of Infectious Disease Intervention Measures Based on Reinforcement Learning -- Empirical analysis based on UK COVID-19 epidemic data
作者: Baida Zhang, Yakai Chen, Huichun Li, Zhenghu Zu
分类: cs.LG, cs.CY, cs.MA, physics.comp-ph
发布日期: 2025-05-07
💡 一句话要点
基于强化学习优化传染病干预措施，以英国COVID-19疫情数据为实证分析
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 传染病干预 Agent个体模型 COVID-19 公共卫生安全 策略优化 Covasim
📋 核心要点
- 现有基于强化学习的传染病干预措施优化研究，多局限于基于微分方程的简化模型，难以捕捉疾病传播的复杂动态性。
- 本文构建基于个体Agent的传播模型决策框架，利用强化学习持续探索策略函数，以优化传染病干预措施。
- 实验结果验证了该框架的有效性，表明其应对策略能有效抑制疫情规模，维护经济稳定，为公共卫生安全策略提供参考。
📝 摘要（中文）
全球范围内，传染病爆发对健康安全和经济产生了极其深刻和严重的影响。在疫情的关键阶段，制定有效的干预措施对学术界和实践领域都是一个重大挑战。目前已有大量基于强化学习的研究来优化传染病干预措施。然而，这些研究大多局限于基于传染病模型的微分方程。虽然少数研究将强化学习方法纳入基于个体的传染病模型，但所采用的模型进行了简化和限制，无法模拟传染病传播中固有的复杂性和动态性。本文建立了一个基于个体Agent的传播模型决策框架，利用强化学习不断探索和开发策略函数。通过实验和理论方法验证了该框架的有效性。Covasim是一个详细且广泛使用的基于Agent的疾病传播模型，对其进行了修改以支持强化学习研究。我们对多种算法在不同行动空间中的应用效果进行了详尽的探索。此外，我们对“时间覆盖”问题进行了创新性的初步理论分析。实验结果有力地验证了本研究方法框架的有效性和可行性。由此获得的应对策略在抑制疫情规模扩大和维护经济体系稳定方面非常有效，从而为全球公共卫生安全战略的制定提供了重要的参考视角。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于强化学习的传染病干预措施优化方法，大多基于简化的微分方程模型，无法充分模拟个体差异和复杂的传播动态。这导致优化后的干预策略在实际应用中可能效果不佳，难以有效控制疫情蔓延和保障经济稳定。
核心思路：本文的核心思路是构建一个更贴近真实情况的、基于个体Agent的传染病传播模型，并利用强化学习算法在该模型中进行策略学习。通过模拟个体之间的交互和疾病传播过程，强化学习算法可以学习到更有效的干预策略，从而更好地应对疫情。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 基于Covasim的Agent个体传播模型：用于模拟个体之间的交互和疾病传播过程。Covasim模型被修改以支持强化学习研究。2) 强化学习算法：用于学习最优的干预策略。论文探索了多种强化学习算法在不同行动空间中的应用效果。3) 奖励函数：用于评估干预策略的效果，并指导强化学习算法的学习方向。奖励函数的设计需要综合考虑疫情控制和经济稳定等因素。4) 策略评估模块：用于评估学习到的干预策略在实际应用中的效果。
关键创新：本文的关键创新在于：1) 将强化学习方法应用于更复杂的、基于个体Agent的传染病传播模型，从而更真实地模拟了疾病传播过程。2) 对“时间覆盖”问题进行了创新性的初步理论分析。时间覆盖是指干预措施在时间上的覆盖范围，对于控制疫情至关重要。
关键设计：论文修改了Covasim模型，使其能够与强化学习算法进行交互。具体来说，模型需要能够接收强化学习算法的动作指令，并根据这些指令调整干预措施。此外，奖励函数的设计也至关重要。论文需要设计一个能够综合考虑疫情控制和经济稳定等因素的奖励函数，以指导强化学习算法学习到最优的干预策略。
📊 实验亮点
该研究通过实验验证了所提出的基于强化学习的干预措施优化框架的有效性和可行性。实验结果表明，该框架能够学习到有效的干预策略，在抑制疫情规模扩大和维护经济体系稳定方面表现出色。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细展示，证明了该方法的优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于公共卫生政策制定，为政府提供更科学、有效的疫情干预策略。通过模拟不同干预措施的效果，可以帮助决策者选择最优的策略组合，以最大限度地减少疫情对健康和经济的影响。此外，该方法还可以推广到其他传染病的防控研究中，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Globally, the outbreaks of infectious diseases have exerted an extremely profound and severe influence on health security and the economy. During the critical phases of epidemics, devising effective intervention measures poses a significant challenge to both the academic and practical arenas. There is numerous research based on reinforcement learning to optimize intervention measures of infectious diseases. Nevertheless, most of these efforts have been confined within the differential equation based on infectious disease models. Although a limited number of studies have incorporated reinforcement learning methodologies into individual-based infectious disease models, the models employed therein have entailed simplifications and limitations, rendering it incapable of modeling the complexity and dynamics inherent in infectious disease transmission. We establish a decision-making framework based on an individual agent-based transmission model, utilizing reinforcement learning to continuously explore and develop a strategy function. The framework's validity is verified through both experimental and theoretical approaches. Covasim, a detailed and widely used agent-based disease transmission model, was modified to support reinforcement learning research. We conduct an exhaustive exploration of the application efficacy of multiple algorithms across diverse action spaces. Furthermore, we conduct an innovative preliminary theoretical analysis concerning the issue of "time coverage". The results of the experiment robustly validate the effectiveness and feasibility of the methodological framework of this study. The coping strategies gleaned therefrom prove highly efficacious in suppressing the expansion of the epidemic scale and safeguarding the stability of the economic system, thereby providing crucial reference perspectives for the formulation of global public health security strategies.