[A-1-9] MASによるCOVID-19感染シミュレーションを用いた弱毒化の再現
キーワード：COVID-19、Multi-Agent Simulation
本研究では，複数のエージェントの相互作用により社会現象をモデル可能な MAS(Multi-Agent-Simulation)を用いて，エージェントの日常行動を考
慮した SEIARD 感染シミュレーションモデルを作成した．このモデルを用いて，ウイルスの弱毒化傾向を再現することを目的とした．結果として，症状発生率が高いと，宿主となるエージェントの死亡や隔離によってウイルスが広がらず感染拡大が抑止されてしまい，逆に症状発生率が低いと，無症状のエージェントが感染に気付かずに感染を拡大させることが分かった．そのため，自然淘汰の結果として症状発生率の低いウイルスが残りやすくなり，全体として症状発生率が低下する傾向にあると考えられることが分かった．
慮した SEIARD 感染シミュレーションモデルを作成した．このモデルを用いて，ウイルスの弱毒化傾向を再現することを目的とした．結果として，症状発生率が高いと，宿主となるエージェントの死亡や隔離によってウイルスが広がらず感染拡大が抑止されてしまい，逆に症状発生率が低いと，無症状のエージェントが感染に気付かずに感染を拡大させることが分かった．そのため，自然淘汰の結果として症状発生率の低いウイルスが残りやすくなり，全体として症状発生率が低下する傾向にあると考えられることが分かった．
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