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Computational models and optimal control strategies for emotion contagion in the human population in emergencies
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资源说明：Computational models and optimal control strategies for emotion contagion in the human population in emergencies
在紧急情况下，人类群体中的情绪传播是一个复杂的动态过程，它影响着个体和群体层面的行为。情绪感染，尤其是如恐慌等负面情绪的传播，可能导致紧急情况下人类群体中出现灾难性后果。因此，本研究旨在开发新颖的计算模型来模拟情绪传播，并解决紧急情况下人类群体情绪传播的最优控制问题。
研究人员引入了潜在状态的概念，并考虑了个体间复杂的交互作用，发展了情绪感染的新颖概念模型。在此基础上，进一步建立了一个计算模型来描述情绪传播的动态，这个模型被称为易感-潜在-感染-康复-易感（Susceptible-Latent-Infectious-Recovered-Susceptible, SLIRS）模型。SLIRS模型在经典的SIRS模型（易感-感染-康复-易感）基础上增加了一个潜在状态，以反映那些未表现出症状但可能传播情绪的个体。
研究人员将疫苗接种、隔离和治疗作为控制措施，将SLIRS模型扩展为一个受控的SLIRS模型，并将情绪传播的控制问题表述为最优控制问题。这样可以最小化抑制情绪传播的总成本。在这个受控模型中，控制策略可以通过调节隔离、治疗和疫苗接种等措施来实施。
在理论层面上，研究人员讨论了受控SLIRS模型解的存在性和唯一性，并进一步推导出了受控SLIRS模型的最优控制解。最优控制策略旨在通过最小化情绪传播的影响来降低社会和经济成本。研究人员利用合成数据集和真实追踪数据集进行的模拟结果显示，所提出的最优控制策略在减少情绪传播方面具有有效性。
从技术角度来看，本研究使用了以下几种关键技术：
1. 计算模型：本研究构建了情绪传播的计算模型，允许通过模拟不同的场景来分析情绪如何在个体和群体中传播。
2. 微分方程：在SLIRS模型中使用了微分方程来描述不同情绪状态群体随时间的变化。微分方程是动态系统分析的基础工具，能够反映出情绪传播的动力学特征。
3. 状态转换：模型中的状态转换用来表示个体在不同情绪状态之间的变化，如易感状态、感染状态、康复状态等。
4. 最优控制：最优控制理论被应用来寻找成本最小化的控制措施，这需要在动态系统中应用数学优化技术。
5. 模拟：通过模拟技术来测试不同的控制策略对情绪传播的影响，以评估各种控制措施的实际效果。
研究结果对公共卫生政策制定者、紧急事件应对团队以及其他需要管理大型群体情绪的人员都具有重要的意义。通过最优控制策略，可以更有效地管理紧急情况下的群体情绪，减轻恐慌等负面情绪的传播，并提高社会整体的应对能力。
在总结中，我们看到，理解和控制紧急情况下情绪传播对社会秩序和安全具有至关重要的作用。通过计算模型和最优控制策略，可以有效地减少情绪传播的负面影响，并为未来的紧急事件准备更加完善的应对方案。
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