Реферат на тему: Симулятор вируса на C++

Цель работы

Создать на языке C++ модульный симулятор распространения вируса, позволяющий исследовать влияние различных параметров (коэффициент заражения R0, уровень вакцинации, ограничительные меры) на развитие эпидемиологического процесса. Симулятор должен визуализировать пространственно-временную динамику заражения, предоставлять статистические данные (общее число зараженных, пик заболеваемости, продолжительность эпидемии) и поддерживать конфигурирование сценариев через входные файлы. Реализация будет включать базовую SIR-модель (Susceptible-Infectious-Recovered) с возможностью расширения (например, добавления состояния 'Exposed').

Основная идея

Разработка на C++ объектно-ориентированной дискретно-событийной модели, имитирующей распространение вируса в популяции агентов. Модель учитывает ключевые эпидемиологические параметры (заразность, длительность инкубационного периода, иммунный ответ) и факторы среды (плотность населения, социальная дистанция). Использование эффективных структур данных (например, пространственных сеток или квадродеревьев) позволит оптимизировать расчет взаимодействий между агентами, а интеграция библиотек визуализации (SFML/OpenGL) обеспечит наглядное представление динамики эпидемии (кривые зараженных/выздоровевших, тепловые карты распространения).

Проблема

Разработка точных эпидемиологических моделей сталкивается с проблемой учета множества динамических факторов: пространственного распределения агентов, вариабельности параметров заражения и социальных взаимодействий. Существующие решения часто используют упрощенные математические модели без визуализации или реализованы на высокоуровневых языках (Python/R), что ограничивает производительность при масштабировании. Отсутствие гибких инструментов с открытой архитектурой затрудняет исследование сценариев (например, введение карантина или изменение R0).

Актуальность

Актуальность работы обусловлена глобальными вызовами пандемий (COVID-19) и необходимостью прогнозирования эпидемиологических процессов. Использование C++ обеспечивает вычислительную эффективность для моделирования больших популяций, а модульность позволяет адаптировать симулятор под новые штаммы вирусов. В образовательном контексте проект демонстрирует практическое применение ООП и алгоритмов оптимизации в эпидемиологии, отвечая запросам на междисциплинарные исследования.

Задачи

1. 1. Проанализировать принципы SIR-моделирования и факторы среды (плотность населения, социальная дистанция) для теоретического обоснования архитектуры симулятора
2. 2. Реализовать объектно-ориентированную модель агентов с состояниями (Susceptible-Infectious-Recovered) и механизмами передачи инфекции с учетом параметров (R0, инкубационный период)
3. 3. Оптимизировать вычисления через пространственные структуры данных (квадродеревья) для эффективного поиска взаимодействий между агентами
4. 4. Интегрировать библиотеку SFML для визуализации: тепловые карты распространения, графики динамики эпидемии
5. 5. Разработать систему конфигурирования сценариев через JSON-файлы (параметры вируса, уровень вакцинации)
6. 6. Провести верификацию модели путем сравнения статистики симуляции (пик заболеваемости, продолжительность эпидемии) с теоретическими прогнозами