基于Anylogic平台的大学校园公共教学楼疫情管控模拟研究--以华南理工大学34号楼为例

《基于Anylogic平台的大学校园公共教学楼疫情管控模拟研究--以华南理工大学34号楼为例》是一篇聚焦于高校疫情防控的学术论文，旨在通过仿真技术分析和优化校园公共教学楼的疫情传播风险与管控措施。该论文以华南理工大学34号楼为研究对象，结合Anylogic仿真平台，构建了高精度的疫情传播模型，对教学楼内人员流动、接触行为以及潜在感染路径进行了系统性模拟与分析。

在研究背景方面，随着新冠疫情在全球范围内的持续影响，高校作为人员密集区域，其疫情防控工作显得尤为重要。尤其是公共教学楼，由于学生和教师频繁进出，人员密度大，成为疫情传播的高风险场所。因此，如何科学有效地进行疫情管控，成为高校管理者亟需解决的问题。本文正是在这一背景下展开，试图通过仿真手段为高校提供可行的疫情防控策略。

研究方法部分，论文采用了Anylogic仿真平台作为主要工具。Anylogic是一款支持多领域仿真的软件，能够实现离散事件仿真、系统动力学仿真和基于智能体的仿真等多种建模方式。通过对34号楼的空间结构、人员活动规律以及防疫措施的建模，研究人员构建了一个高度逼真的虚拟场景，用于模拟疫情在教学楼内的传播过程。

在模型构建过程中，研究团队首先对34号楼的建筑布局、教室分布、楼梯通道等关键要素进行了详细调研和数据采集。随后，根据实际使用情况，定义了不同类型的用户角色，如学生、教师、保洁人员等，并为其分配不同的行为模式和移动路径。此外，还考虑了时间因素，如上课时间、课间休息时间等，使模型更贴近现实场景。

在疫情传播机制方面，论文引入了经典的SEIR（易感-暴露-感染-恢复）模型，并结合实际数据对参数进行了调整和优化。通过设置不同的初始感染人数、传播概率以及防控措施，研究团队能够模拟出不同情境下的疫情发展情况，并评估各种防控策略的有效性。

研究结果表明，通过合理的人员分流、错峰上下课、加强通风和消毒等措施，可以显著降低疫情在教学楼内的传播风险。同时，论文还提出了一些具有针对性的建议，例如在高峰时段增加引导人员、优化电梯使用规则、推广线上教学等，以进一步提升校园疫情防控的效果。

此外，论文还对仿真结果进行了敏感性分析，探讨了不同参数变化对疫情传播的影响。这不仅有助于理解模型的稳定性，也为后续研究提供了理论依据。通过对比实验，研究人员发现，某些关键防控措施对疫情控制效果具有显著影响，从而验证了模型的实用性。

总体而言，《基于Anylogic平台的大学校园公共教学楼疫情管控模拟研究--以华南理工大学34号楼为例》是一篇具有较高应用价值的研究成果。它不仅为高校疫情防控提供了新的思路和技术手段，也为其他类似场景的疫情模拟研究提供了参考和借鉴。未来，随着人工智能和大数据技术的发展，此类仿真研究有望进一步深化，为公共卫生管理提供更加精准和高效的解决方案。