The paper presents the one of possible approach to model the epidemic propagation. The proposed model is based on the mean-field control inside separate groups of population, namely, suspectable (S), infected (I), removed (R) and cross-immune (C). In the paper the numerical algorithm to solve such a problem is presented, which ensures the conservation the total mass of population during timeline. Numerical experiments demonstrate the result of modelling the propagation of COVID-19 virus during two 100 day periods in Novosibirsk (Russia).
翻译：本文介绍了一种可能的模式来模拟流行病的传播,提议的模式基于不同人口群体,即可怀疑(S)、受感染(I)、移走(R)和跨免疫(C)的中位面积控制。 文件中提出了解决这一问题的数字算法,以确保在时间表期间保护人口总数。数字实验表明在诺沃西比尔斯克(俄罗斯)两个100天期间对COVID-19病毒的传播进行模拟的结果。
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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议，是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列，由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来，模型涵盖了建模的各个方面，从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景，包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛，参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会，并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。
官网链接：http://www.modelsconference.org/
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