Simulace šíření spalniček (Vensim) - Revision history

Povj01: /* Ovlivňující faktory */

2019-06-10T20:20:46Z

‎Ovlivňující faktory

Povj01: /* Posuvníky určené k regulaci konstant */

2019-06-10T20:20:30Z

‎Posuvníky určené k regulaci konstant

Povj01: /* Entity modelu */

2019-06-10T20:19:51Z

‎Entity modelu

Povj01: /* Metoda */

2019-06-10T20:14:34Z

‎Metoda

Povj01: /* Definice problému */

2019-06-10T06:45:03Z

‎Definice problému

Povj01: /* Zadání */

2019-06-10T06:38:15Z

‎Zadání

Povj01: /* Závěr */

2019-06-09T17:39:45Z

‎Závěr

Povj01: /* Závěr */

2019-06-09T17:39:37Z

‎Závěr

Povj01: /* Závěr */

2019-06-09T17:39:06Z

‎Závěr

Povj01: /* Závěr */

2019-06-09T17:39:01Z

‎Závěr

@@ Line 141: / Line 141: @@
 === Ovlivňující faktory ===
-Z následujících dvou obrázku je viditelné, jaké faktory ovlivňují celkový počet infikovaných a vyléčených (imunních) jedinců.<br><br>
+Z následujících dvou obrázku je viditelné, které faktory ovlivňují celkový počet infikovaných a vyléčených (imunních) jedinců.<br><br>
 [[File:Ovlivnujici faktory recovered.PNG]]
 [[File:Ovlivnujici faktory infected.PNG]]

@@ Line 137: / Line 137: @@
 === Posuvníky určené k regulaci konstant ===
-Posuvníky níže slouží pro úpravu primárních konstant, které jsou důležité pro získání výsledných dat z této simulace. Primárně jde o míru karantény a nebezpečí výskytu, jenž mění preferenci lidí, zda se jít naočkovat proti spalničkám či nikoliv. Boxy usnadňují regulaci a umožňují měnit hodnoty, které vstupují do jednotlivých vzorců.<br><br>
+Posuvníky níže slouží pro úpravu primárních konstant, které jsou důležité pro získání výsledných dat z této simulace. Primárně jde o míru karantény a nebezpečí výskytu, jenž mění preferenci lidí, zda se jít očkovat proti spalničkám či nikoliv. Boxy usnadňují regulaci a umožňují měnit hodnoty, které vstupují do jednotlivých vzorců.<br><br>
 [[File:Posuvniky spalnicky.PNG]]

@@ Line 43: / Line 43: @@
 Vzorec: <span style="font-family:Courier;">susceptible + infected + recovered + quarantined</span>
 ----
-'''Susceptible (náchylný jedinci k onemocnění)''' - Vyobrazuje počet jedinců, který se můžou nakazit virem spalniček. Tyto údaje jsou v jednotkách - individual, což znázorňuje počet lidí.
+'''Susceptible (náchylný jedinci k onemocnění)''' - Vyobrazuje počet jedinců, kteří se můžou nakazit virem spalniček. Tyto údaje jsou v jednotkách - individual, což znázorňuje počet lidí.
 Vzorec: <span style="font-family:Courier;">INTEG (narození - očkovaný - onemocněl)</span><br>
 Počáteční hodnota: <span style="font-family:Courier;">počáteční počet zdravých</span>
 ----
-'''Počáteční počet zdravých''' - Tato konstanta inicializuje do modelu počet jedinců, kteří jsou zdravý a můžou se nakazit tímto virem. Pomocí posuvníku se hodnota může zvýšit či snížit. Slouží pro nastavení simulace na konkrétní situaci z reality.
+'''Počáteční počet zdravých''' - Tato konstanta inicializuje do simulace počet jedinců, kteří jsou zdravý a můžou se nakazit tímto virem. Pomocí posuvníku se hodnota může zvýšit či snížit. Slouží pro nastavení simulace na konkrétní situaci v realitě.
 Hodnota: <span style="font-family:Courier;">počáteční počet zdravých [2000]</span>
@@ Line 68: / Line 68: @@
 Vzorec: <span style="font-family:Courier;">(míra nakažlivosti * počet setkání) + (Infected - Quarantined)</span>
 ----
-'''Infected (infikovaný jedinci)''' - Vyobrazuje počet jedinců, který jsou nakažení virem spalniček. Zde je počáteční hodnota počet nakažených subjektů, kteří nejsou v karanténě a neví, že mají tento virus v těle.
+'''Infected (infikovaný jedinci)''' - Vyobrazuje počet jedinců, jenž  jsou nakažení virem spalniček. Zde je počáteční hodnota počet nakažených subjektů, kteří nejsou v karanténě a neví, že mají tento virus v těle.
 Vzorec: <span style="font-family:Courier;">INTEG (onemocněl - karanténa - mrtvý - vyléčen)</span><br>
@@ Line 118: / Line 118: @@
 Počáteční hodnota: <span style="font-family:Courier;">počet vyléčených [0]</span>
 ----
-'''Míra karantény''' - Procentuální počet infikovaných lidí jde do karantény. Číslo zobrazující povinnost karantény, ať už kvůli vyhlášce nebo individuální preferencí. Toto číslo jde regulovat posuvníkem umístěným nad modelem.
+'''Míra karantény''' - Procentuální počet infikovaných lidí, kteří jdou do karantény. Číslo zobrazující povinnost karantény, ať už kvůli vyhlášce nebo individuální preferencí. Toto číslo jde regulovat posuvníkem umístěným nad modelem.
 Hodnota: <span style="font-family:Courier;">míra karantény [0.6]</span>

@@ Line 19: / Line 19: @@
 == Metoda ==
-Pro zpracování této simulace byl vybrán nástroj [https://vensim.com/ Vensim] pro simulaci systémové dynamiky. Zadáním specifických hodnot proměnných lze nalézt hraniční hodnoty, optimální hodnoty a sledovat chování ekonomického modelu.  U ostatních softwarových nástrojů by došlo k zanedbání prostorového aspektu vnějšího prostředí. Zároveň na takto malé ploše by došlo k zkreslení výsledků zanesením pouze omezeného počtu agentů. Nás především zajimají výsledné faktické hodnoty, které jsou v tomto nástroji daleko více zřejmé a prezentovatelné. Model sleduje vývoj v horizontu několika měsíců.
+Pro zpracování této simulace byl vybrán nástroj [https://vensim.com/ Vensim] k simulaci systémové dynamiky. Zadáním specifických hodnot proměnných lze nalézt hraniční hodnoty, optimální hodnoty a sledovat chování modelu šíření spalniček. U ostatních softwarových nástrojů by došlo k zanedbání prostorového aspektu vnějšího prostředí. Zároveň na takto malé ploše by došlo k zkreslení výsledků zanesením pouze omezeného počtu agentů. Nás především zajímají výsledné faktické hodnoty, které jsou v tomto nástroji daleko více zřejmé a prezentovatelné. Model sleduje vývoj šíření epidemie v horizontu několika měsíců.
 == Model ==

@@ Line 14: / Line 14: @@
 == Definice problému ==
-Propukla epidemie spalniček. Tato nemoc se k nám dostal od cestovatele z Indie. Celkově bylo nakaženo 50 lidí a další lidé rychle přibývají. Onemocnění se projevuje horečkou, rýmou, kašlem, slzícíma očima a na bukální sliznici jsou bělavé tečky se zarudlým okolím. Virus spalniček se přenáší kapénkovou infekcí. Inkubační doba spalniček je 6–19 dní, průměrně 13 dní. Infikovaní lidé jsou nakažliví ještě 4 až 5 dní před propuknutím této nemoci. Úmrtnost je velmi malá, 3 smrti z 1 000 případů. Cílem tohoto modelu je určit a sledovat průběh této epidemie. Zároveň pomocí tohoto modelu lze určit důležitost karantény a počet vakcín obdržených před vypuknutím epidemie. Údaje získané z této simulace by měly přesvědčit rodiče k očkování svých děti ihned jak to bude možné. Simulace se dá přizpůsobit konkrétní situaci v realitě. Nashromážděná data využitá v tomto modelu byla získaná z různorodých výzkumů a statistických dat. <ref name="pinkbook">WALLACE, Gregory. LEROY, Zaney. (2018) Measles [online]. [cit. 2019-09-06] Dostupné z: https://www.cdc.gov/vaccines/pubs/pinkbook/meas.html</ref>
+Propukla epidemie spalniček. Tato nemoc se k nám dostal od cestovatele z Indie. Celkově bylo nakaženo 50 lidí a další lidé rychle přibývají. Onemocnění se projevuje horečkou, rýmou, kašlem, slzícíma očima a na bukální sliznici jsou bělavé tečky se zarudlým okolím. Virus spalniček se přenáší kapénkovou infekcí. Inkubační doba spalniček je 6–19 dní, průměrně 13 dní. Infikovaní lidé jsou nakažliví ještě 4 až 5 dní před propuknutím této nemoci. Úmrtnost je velmi malá, 1 smrt z 1 000 případů. Cílem tohoto modelu je určit a sledovat průběh této epidemie. Zároveň pomocí tohoto modelu lze určit důležitost karantény a počet vakcín obdržených před vypuknutím epidemie. Údaje získané z této simulace by měly přesvědčit rodiče k očkování svých děti ihned jak to bude možné. Simulace se dá přizpůsobit konkrétní situaci v realitě. Nashromážděná data využitá v tomto modelu byla částečně získaná z různorodých výzkumů a statistických dat. <ref name="pinkbook">WALLACE, Gregory. LEROY, Zaney. (2018) Measles [online]. [cit. 2019-09-06] Dostupné z: https://www.cdc.gov/vaccines/pubs/pinkbook/meas.html</ref>
-Cílem simulace je nalézt entity a jejich vztahy, které ovlivňují počty nakažených lidí, což může následně pomoci redukovat tyto čísla. Výsledkem je srovnání 3 možných situací a následně vybrání nejlepšího řešení, které omezí počet infikovaných lidí a zároveň zmenší úmrtnost. První situací je situace, kde není nic regulováno a tato situace může nastát i v reálném světě. Druhou možností ovlivnění tohoto modelu je zvýšení důrazu na karanténu lidí. Může to být zapřičiněno vyhláškou nebo preferencemi konkrétních jedinců. Poslední porovnávanou situací je zvýšení počtu očkovaných subjektů a to hlavně díky oznámení většího nebezpečí výskytu nemoci v dané oblasti.
+Cílem simulace je nalézt entity a jejich vztahy, které ovlivňují počty nakažených lidí, což může následně pomoci redukovat tato čísla. Výsledkem je srovnání 3 možných situací a následně vybrání nejlepšího řešení, které omezí počet infikovaných lidí a zároveň zmenší úmrtnost. První situací je situace, ve které není nic regulováno a tato možnost může nastát i v reálném světě. Bylo to nastaveno zcela náhodně a podle autorová uvážení. Druhou možností, jenž ovlivňuje tento model, je zvýšení důrazu na karanténu lidí. Může to být zapřičiněno nejen vyhláškou, ale samotnými preferencemi konkrétních jedinců. Poslední porovnávanou situací je zvýšení počtu očkovaných subjektů a to především oznámením médií o větším nebezpečí výskytu nemoci v dané oblasti.
 == Metoda ==

@@ Line 1: / Line 1: @@
 == Zadání ==
-'''Název simulace:''' Simulace šíření viru spalniček
+'''Název simulace:''' Simulace šíření spalniček
 '''Předmět:''' 4IT495 Simulace systémů

@@ Line 176: / Line 176: @@
 == Závěr ==
-V modelu bohužel došlo k částečnému odklonu od zadání. Pokud by se do této simulace měly implementovat věkové kategorie a jejich pravděpodobnost nákazy tímto virem, došlo by k výrazně náročnějšímu řešení. Cíl tohoto modelu byl úspěšně naplněn a výsledky je možné jednoduše porovnat v předchozí kapitole. Výsledná čísla nemusí zcela odpovídat reálné situaci. Na šíření epidemie v reálném světě působí daleko více proměnných. Model by šlo rozšířit o další faktory působící na dostupnost vakcín, věkové kategorie jedinců, více propracovat léčbu, trvalé následky, počty setkání apod. Zároveň nebyla nalezená veškerá reálná čísla využívaná v tomto modelu. Ovšem pro hrubý odhad a přehled fungování šíření epidemie v reálném světě je tato simulace naprosto dostačující. Zároveň je vhodná jako základ pro výše zmíněná rozšíření a vykepšení.
+V modelu bohužel došlo k částečnému odklonu od zadání. Pokud by se do této simulace měly implementovat věkové kategorie a jejich pravděpodobnost nákazy tímto virem, došlo by k výrazně náročnějšímu řešení. Cíl tohoto modelu byl úspěšně naplněn a výsledky je možné jednoduše porovnat v předchozí kapitole. Výsledná čísla nemusí zcela odpovídat reálné situaci. Na šíření epidemie v reálném světě působí daleko více proměnných. Model by šlo rozšířit o další faktory působící na dostupnost vakcín, věkové kategorie jedinců, více propracovat léčbu, trvalé následky, počty setkání apod. Zároveň nebyla nalezená veškerá reálná čísla využívaná v tomto modelu. Ovšem pro hrubý odhad a přehled fungování šíření epidemie v reálném světě je tato simulace naprosto dostačující. Zároveň je vhodná jako základ pro výše zmíněná rozšíření a vylepšení.
 == Kód ==