【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第8期 412-415页,共4页

【作 者】： 唐忠 ; 农杰 ; 农艺 ; 何慧敏

【摘 要】 在流行病人群分布模型的研究中，人群流行病学在空间上呈现非周期、几何指数、非线性的特征，分布过程复杂度较高，很难运用单一模型控制。传统的模型仅以小周期模型为基础，对大规模疾病分布建模的过程，以多模型组合逼近完成，缺少约束过程，造成复杂度很高，建模效果不好。为了避免上述缺陷，提出基于约束分类优化算法的人群流行病学空间分布模型。根据约束分类优化相关原理，对流行病的空间分布进行分层约束，得到较为合理的人群流行病种群的分布情况，对流行病种群中的所有个体进行编号处理，通过迭代计算得到最优分布区域的计算结果个体。通过临近地区流行病分布比例，得到人群流行病学的空间位置分布情况。实验结果表明，利用改进算法进行人群流行病学空间分布，能够极大的提高分布建模的准确性，降低建模复杂度。