[發明專利]疫情推演仿真系統和仿真方法

有效

• 申請號: 202010322919.8
• 申請日: 2020-04-22
• 公開（公告）號: CN111540478B
• 公開（公告）日: 2023-10-10
• 發明（設計）人: 王夢碩;涂威威
• 申請（專利權）人: 第四范式（北京）技術有限公司
• 主分類號: G16H50/80
• 分類號: G16H50/80
• 代理公司: 北京銘碩知識產權代理有限公司 11286
• 代理人: 蘇銀虹;曾世驍

提供一種疫情推演仿真系統和仿真方法，包括：用戶接口模塊，被配置為接收外部輸入；控制模塊，被配置為基于所述外部輸入控制預設的仿真邏輯程序中描述的行為，其中，所述預設的仿真邏輯程序中以代碼形式描述了疫情發展中的狀態以及驅動疫情發展中的狀態的變化的行為，其中，當所述外部輸入包含可學習參數時，所述控制模塊從優化模塊獲取可學習參數的優化值，并通過將該優化值作為可學習參數的值來執行基于所述外部輸入控制所述預設的仿真邏輯程序中描述的所述行為的步驟；仿真模塊，被配置為響應于所述控制模塊的控制，運行所述預設的仿真邏輯程序；優化模塊，被配置為基于所述仿真模塊輸出的仿真結果數據對可學習參數的取值進行優化學習。

技術領域

本發明總體說來涉及人工智能領域，更具體地說，涉及一種數據驅動型的疫情推演仿真系統及仿真方法。

背景技術

仿真(或模擬)是對某過程或系統運作方式的近似或模仿。仿真器是一種擁有仿真功能的軟件，可以模仿某過程或系統隨時間的運作。仿真器需要提煉對系統運作中涉及的關鍵狀態，并用程序仿真這些狀態的變化(可稱為系統的行為)。仿真器可用于系統模仿、分析、調優、測試、教學等方面，應用范圍廣泛。

傳統仿真器通過領域知識，將系統行為抽象為數學公式或對數學問題的求解，同時確定數學公式或問題中涉及的參數，并進一步轉化為計算機可理解的代碼，從而實現仿真功能。這里，可將數學公式(問題)及其對應代碼簡稱為規則，而規則可涉及對應參數。例如，在汽車仿真器中，可以用加速度公式仿真汽車的加速過程，更新汽車的速度狀態；在電磁仿真器中，可以通過求解麥克斯韋方程，獲得電場強度、磁場強度等系統狀態。這里，關鍵狀態分別為汽車速度、電磁場強度，系統行為被抽象為加速度公式、求解麥克斯韋方程，涉及的參數例如汽車加速度、介質介電常數。

然而，在很多應用場景中難以構建傳統仿真器。一方面，傳統仿真器依賴于領域知識提供的規則與參數，但是在實際情況中，可能遇到如下情況：1、關于規則的領域知識欠缺。例如在供應鏈場景中，需要仿真訂單到達行為，但是訂單到達是多種因素互相影響的結果，過程過于復雜，難以將其抽象為簡單的規則。2、關于參數的領域知識缺乏。例如在疫情推演場景中，需要確定傳染數(一個感染者可以傳染多少易感者)這一關鍵參數，但是傳染數的估計需要等待對傳染病進行細致的長期研究后才能進行，并且該估計不一定準確。上述兩種情況(規則欠缺、參數欠缺)都會導致無法構建傳統仿真器。這在很大程度上限制了傳統仿真器的適用范圍。另一方面，仿真器會在一定抽象層次上仿真目標系統，例如汽車仿真器可以從較高的層次仿真汽車加速過程(例如采用加速度參數，套用加速度公式)，也可以從更低層次仿真(例如考慮燃油燃燒、推動活塞、力傳導等一系列復雜的底層機制)。因此，在給定抽象層次的前提下，傳統仿真器無法利用現實中可獲得的有用數據，精度(反應真實系統的能力)受限于領域知識的精確性、完備性。

發明內容

本發明的示例性實施例旨在克服上述傳統仿真器因規則或參數欠缺而受限且精度受限的缺陷。

根據本發明的一方面，提供一種疫情推演仿真系統，包括：用戶接口模塊，被配置為接收外部輸入；控制模塊，被配置為基于所述外部輸入控制預設的仿真邏輯程序中描述的行為，其中，所述預設的仿真邏輯程序中以代碼形式描述了疫情發展中的狀態以及驅動疫情發展中的狀態的變化的行為，其中，當所述外部輸入包含可學習參數時，所述控制模塊從優化模塊獲取可學習參數的優化值，并通過將該優化值作為可學習參數的值來執行基于所述外部輸入控制所述預設的仿真邏輯程序中描述的所述行為的步驟；仿真模塊，被配置為響應于所述控制模塊的控制，運行所述預設的仿真邏輯程序；優化模塊，被配置為基于所述仿真模塊輸出的仿真結果數據對可學習參數的取值進行優化學習。

可選地，所述狀態可包括預定區域范圍內的正常人口數量、遷入/出正常人口數量、遷入/出感染人口數量、潛伏期患者數量、發病患者數量、隔離患者數量、確診患者數量、死亡患者數量和治愈患者數量中的至少一個。

可選地，所述預定區域范圍可為世界、洲、國、省、市、區和社區之一。