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Herd Behaviors in Epidemics: A Dynamics-Coupled Evolutionary Games Approach
arXiv - CS - Computer Science and Game Theory Pub Date : 2021-06-16 , DOI: arxiv-2106.08998 Shutian Liu, Yuhan Zhao, Quanyan Zhu
arXiv - CS - Computer Science and Game Theory Pub Date : 2021-06-16 , DOI: arxiv-2106.08998 Shutian Liu, Yuhan Zhao, Quanyan Zhu
The recent COVID-19 pandemic has led to an increasing interest in the
modeling and analysis of infectious diseases. The pandemic has made a
significant impact on the way we behave and interact in our daily life. The
past year has witnessed a strong interplay between human behaviors and epidemic
spreading. In this paper, we propose an evolutionary game-theoretic framework
to study the coupled evolutions of herd behaviors and epidemics. Our framework
extends the classical degree-based mean-field epidemic model over complex
networks by coupling it with the evolutionary game dynamics. The statistically
equivalent individuals in a population choose their social activity intensities
based on the fitness or the payoffs that depend on the state of the epidemics.
Meanwhile, the spreading of the infectious disease over the complex network is
reciprocally influenced by the players' social activities. We analyze the
coupled dynamics by studying the stationary properties of the epidemic for a
given herd behavior and the structural properties of the game for a given
epidemic process. The decisions of the herd turn out to be strategic
substitutes. We formulate an equivalent finite-player game and an equivalent
network to represent the interactions among the finite populations. We develop
structure-preserving approximation techniques to study time-dependent
properties of the joint evolution of the behavioral and epidemic dynamics. The
resemblance between the simulated coupled dynamics and the real COVID-19
statistics in the numerical experiments indicates the predictive power of our
framework.
中文翻译:
流行病中的群体行为:一种动态耦合的进化博弈方法
最近的 COVID-19 大流行导致人们对传染病的建模和分析越来越感兴趣。大流行对我们在日常生活中的行为和互动方式产生了重大影响。过去的一年见证了人类行为与流行病传播之间的强烈相互作用。在本文中,我们提出了一个演化博弈论框架来研究群体行为和流行病的耦合演化。我们的框架通过将经典的基于度的平均场流行病模型与进化博弈动力学相结合,将其扩展到复杂网络上。人口中统计上等效的个人根据适应度或取决于流行病状态的收益来选择他们的社会活动强度。同时,传染病在复杂网络上的传播受到玩家社交活动的相互影响。我们通过研究给定群体行为的流行病的平稳特性和给定流行病过程的博弈结构特性来分析耦合动力学。羊群的决定被证明是战略替代品。我们制定了一个等效的有限玩家博弈和等效网络来表示有限种群之间的相互作用。我们开发了保留结构的近似技术来研究行为和流行动态联合演化的时间相关特性。数值实验中模拟的耦合动力学与真实的 COVID-19 统计数据之间的相似性表明了我们框架的预测能力。社交活动。我们通过研究给定群体行为的流行病的平稳特性和给定流行病过程的博弈结构特性来分析耦合动力学。羊群的决定被证明是战略替代品。我们制定了一个等效的有限玩家博弈和等效网络来表示有限种群之间的相互作用。我们开发了保留结构的近似技术来研究行为和流行动态联合演化的时间相关特性。数值实验中模拟的耦合动力学与真实的 COVID-19 统计数据之间的相似性表明了我们框架的预测能力。社交活动。我们通过研究给定群体行为的流行病的平稳特性和给定流行病过程的博弈结构特性来分析耦合动力学。羊群的决定被证明是战略替代品。我们制定了一个等效的有限玩家博弈和等效网络来表示有限种群之间的相互作用。我们开发了保留结构的近似技术来研究行为和流行动态联合演化的时间相关特性。数值实验中模拟的耦合动力学与真实的 COVID-19 统计数据之间的相似性表明了我们框架的预测能力。我们通过研究给定群体行为的流行病的平稳特性和给定流行病过程的博弈结构特性来分析耦合动力学。羊群的决定被证明是战略替代品。我们制定了一个等效的有限玩家博弈和等效网络来表示有限种群之间的相互作用。我们开发了保留结构的近似技术来研究行为和流行动态联合演化的时间相关特性。数值实验中模拟的耦合动力学与真实的 COVID-19 统计数据之间的相似性表明了我们框架的预测能力。我们通过研究给定群体行为的流行病的平稳特性和给定流行病过程的博弈结构特性来分析耦合动力学。羊群的决定被证明是战略替代品。我们制定了一个等效的有限玩家博弈和等效网络来表示有限种群之间的相互作用。我们开发了保留结构的近似技术来研究行为和流行动态联合演化的时间相关特性。数值实验中模拟的耦合动力学与真实的 COVID-19 统计数据之间的相似性表明了我们框架的预测能力。我们制定了一个等效的有限玩家博弈和等效网络来表示有限种群之间的相互作用。我们开发了保留结构的近似技术来研究行为和流行动态联合演化的时间相关特性。数值实验中模拟的耦合动力学与真实的 COVID-19 统计数据之间的相似性表明了我们框架的预测能力。我们制定了一个等效的有限玩家博弈和等效网络来表示有限种群之间的相互作用。我们开发了保留结构的近似技术来研究行为和流行动态联合演化的时间相关特性。数值实验中模拟的耦合动力学与真实的 COVID-19 统计数据之间的相似性表明了我们框架的预测能力。
更新日期:2021-06-17
中文翻译:
流行病中的群体行为:一种动态耦合的进化博弈方法
最近的 COVID-19 大流行导致人们对传染病的建模和分析越来越感兴趣。大流行对我们在日常生活中的行为和互动方式产生了重大影响。过去的一年见证了人类行为与流行病传播之间的强烈相互作用。在本文中,我们提出了一个演化博弈论框架来研究群体行为和流行病的耦合演化。我们的框架通过将经典的基于度的平均场流行病模型与进化博弈动力学相结合,将其扩展到复杂网络上。人口中统计上等效的个人根据适应度或取决于流行病状态的收益来选择他们的社会活动强度。同时,传染病在复杂网络上的传播受到玩家社交活动的相互影响。我们通过研究给定群体行为的流行病的平稳特性和给定流行病过程的博弈结构特性来分析耦合动力学。羊群的决定被证明是战略替代品。我们制定了一个等效的有限玩家博弈和等效网络来表示有限种群之间的相互作用。我们开发了保留结构的近似技术来研究行为和流行动态联合演化的时间相关特性。数值实验中模拟的耦合动力学与真实的 COVID-19 统计数据之间的相似性表明了我们框架的预测能力。社交活动。我们通过研究给定群体行为的流行病的平稳特性和给定流行病过程的博弈结构特性来分析耦合动力学。羊群的决定被证明是战略替代品。我们制定了一个等效的有限玩家博弈和等效网络来表示有限种群之间的相互作用。我们开发了保留结构的近似技术来研究行为和流行动态联合演化的时间相关特性。数值实验中模拟的耦合动力学与真实的 COVID-19 统计数据之间的相似性表明了我们框架的预测能力。社交活动。我们通过研究给定群体行为的流行病的平稳特性和给定流行病过程的博弈结构特性来分析耦合动力学。羊群的决定被证明是战略替代品。我们制定了一个等效的有限玩家博弈和等效网络来表示有限种群之间的相互作用。我们开发了保留结构的近似技术来研究行为和流行动态联合演化的时间相关特性。数值实验中模拟的耦合动力学与真实的 COVID-19 统计数据之间的相似性表明了我们框架的预测能力。我们通过研究给定群体行为的流行病的平稳特性和给定流行病过程的博弈结构特性来分析耦合动力学。羊群的决定被证明是战略替代品。我们制定了一个等效的有限玩家博弈和等效网络来表示有限种群之间的相互作用。我们开发了保留结构的近似技术来研究行为和流行动态联合演化的时间相关特性。数值实验中模拟的耦合动力学与真实的 COVID-19 统计数据之间的相似性表明了我们框架的预测能力。我们通过研究给定群体行为的流行病的平稳特性和给定流行病过程的博弈结构特性来分析耦合动力学。羊群的决定被证明是战略替代品。我们制定了一个等效的有限玩家博弈和等效网络来表示有限种群之间的相互作用。我们开发了保留结构的近似技术来研究行为和流行动态联合演化的时间相关特性。数值实验中模拟的耦合动力学与真实的 COVID-19 统计数据之间的相似性表明了我们框架的预测能力。我们制定了一个等效的有限玩家博弈和等效网络来表示有限种群之间的相互作用。我们开发了保留结构的近似技术来研究行为和流行动态联合演化的时间相关特性。数值实验中模拟的耦合动力学与真实的 COVID-19 统计数据之间的相似性表明了我们框架的预测能力。我们制定了一个等效的有限玩家博弈和等效网络来表示有限种群之间的相互作用。我们开发了保留结构的近似技术来研究行为和流行动态联合演化的时间相关特性。数值实验中模拟的耦合动力学与真实的 COVID-19 统计数据之间的相似性表明了我们框架的预测能力。