[发明专利]疫情推演仿真系统和仿真方法

说明书

提供一种疫情推演仿真系统和仿真方法，包括：用户接口模块，被配置为接收外部输入；控制模块，被配置为基于所述外部输入控制预设的仿真逻辑程序中描述的行为，其中，所述预设的仿真逻辑程序中以代码形式描述了疫情发展中的状态以及驱动疫情发展中的状态的变化的行为，其中，当所述外部输入包含可学习参数时，所述控制模块从优化模块获取可学习参数的优化值，并通过将该优化值作为可学习参数的值来执行基于所述外部输入控制所述预设的仿真逻辑程序中描述的所述行为的步骤；仿真模块，被配置为响应于所述控制模块的控制，运行所述预设的仿真逻辑程序；优化模块，被配置为基于所述仿真模块输出的仿真结果数据对可学习参数的取值进行优化学习。

技术领域

本发明总体说来涉及人工智能领域，更具体地说，涉及一种数据驱动型的疫情推演仿真系统及仿真方法。

背景技术

仿真(或模拟)是对某过程或系统运作方式的近似或模仿。仿真器是一种拥有仿真功能的软件，可以模仿某过程或系统随时间的运作。仿真器需要提炼对系统运作中涉及的关键状态，并用程序仿真这些状态的变化(可称为系统的行为)。仿真器可用于系统模仿、分析、调优、测试、教学等方面，应用范围广泛。

传统仿真器通过领域知识，将系统行为抽象为数学公式或对数学问题的求解，同时确定数学公式或问题中涉及的参数，并进一步转化为计算机可理解的代码，从而实现仿真功能。这里，可将数学公式(问题)及其对应代码简称为规则，而规则可涉及对应参数。例如，在汽车仿真器中，可以用加速度公式仿真汽车的加速过程，更新汽车的速度状态；在电磁仿真器中，可以通过求解麦克斯韦方程，获得电场强度、磁场强度等系统状态。这里，关键状态分别为汽车速度、电磁场强度，系统行为被抽象为加速度公式、求解麦克斯韦方程，涉及的参数例如汽车加速度、介质介电常数。

然而，在很多应用场景中难以构建传统仿真器。一方面，传统仿真器依赖于领域知识提供的规则与参数，但是在实际情况中，可能遇到如下情况：1、关于规则的领域知识欠缺。例如在供应链场景中，需要仿真订单到达行为，但是订单到达是多种因素互相影响的结果，过程过于复杂，难以将其抽象为简单的规则。2、关于参数的领域知识缺乏。例如在疫情推演场景中，需要确定传染数(一个感染者可以传染多少易感者)这一关键参数，但是传染数的估计需要等待对传染病进行细致的长期研究后才能进行，并且该估计不一定准确。上述两种情况(规则欠缺、参数欠缺)都会导致无法构建传统仿真器。这在很大程度上限制了传统仿真器的适用范围。另一方面，仿真器会在一定抽象层次上仿真目标系统，例如汽车仿真器可以从较高的层次仿真汽车加速过程(例如采用加速度参数，套用加速度公式)，也可以从更低层次仿真(例如考虑燃油燃烧、推动活塞、力传导等一系列复杂的底层机制)。因此，在给定抽象层次的前提下，传统仿真器无法利用现实中可获得的有用数据，精度(反应真实系统的能力)受限于领域知识的精确性、完备性。

发明内容

本发明的示例性实施例旨在克服上述传统仿真器因规则或参数欠缺而受限且精度受限的缺陷。

根据本发明的一方面，提供一种疫情推演仿真系统，包括：用户接口模块，被配置为接收外部输入；控制模块，被配置为基于所述外部输入控制预设的仿真逻辑程序中描述的行为，其中，所述预设的仿真逻辑程序中以代码形式描述了疫情发展中的状态以及驱动疫情发展中的状态的变化的行为，其中，当所述外部输入包含可学习参数时，所述控制模块从优化模块获取可学习参数的优化值，并通过将该优化值作为可学习参数的值来执行基于所述外部输入控制所述预设的仿真逻辑程序中描述的所述行为的步骤；仿真模块，被配置为响应于所述控制模块的控制，运行所述预设的仿真逻辑程序；优化模块，被配置为基于所述仿真模块输出的仿真结果数据对可学习参数的取值进行优化学习。

可选地，所述状态可包括预定区域范围内的正常人口数量、迁入/出正常人口数量、迁入/出感染人口数量、潜伏期患者数量、发病患者数量、隔离患者数量、确诊患者数量、死亡患者数量和治愈患者数量中的至少一个。

可选地，所述预定区域范围可为世界、洲、国、省、市、区和社区之一。