本文主要以某种传染病疫情为例，利用微分方程来研究和讨论一般传染性病毒扩散与传播的的控制模型。 模型一：针对问题一，本文在考虑人群分为五类：确诊患者、疑似患者、治愈者、死亡和正常人前提下，建立传染性病毒扩散与传播的控制模型，即控制后模型。 针对问题二，在模型一的基础上且满足问题中的四个条件要求对问题二进行模拟求解，患者人数随时间变化的曲线见图1明确标识图中的一些特殊点的具体数据，并且分析结果的合理性。 针对问题三，在问题二的基础上，对问题二的条件4作微调之后进行模拟求解具体求解见图2。 针对问题

本项卫生防疫应急决策辅助系统的构建研究以电子地图为标注，卫生防疫信息为数据基础，向上级卫生防疫组织及卫生行业管理人员提供南京市卫生防疫资源基础信息服务，形成南京市卫生防疫应急决策与调度指挥、管理及服务的综合体系框架与应用平台。在系统中，我们除了地图操作的一些基本功能之外主要实现了地图定位，专题图显示，疫情扩散模拟分析，病例分析与统计，物资发放，紧急救援以及灾情速报等功能。综合运用地理信息系统中最佳路径分析分析方法，同时应用了一些应用模型，如疫情扩散模拟分析模型，GPS定位，以及坐标转换模型等。

用MATLAB用两种框架（类框架和函数框架）实现了遗传算法，单点交叉、轮盘赌选择，后期扩展方便。 并用此算法测试了二次函数的最小值。 最后进行了疫情扩散的优化计算。

受杰森的《Almost Looks Like Work》启发，我来展示一些病毒传播模型。需要注意的是这个模型并不反映现实情况，因此不要误以为是西非可怕的传染病。相反，它更应该被看做是某种虚构的僵尸爆发现象。那么，让我们进入主题。 这就是SIR模型，其中字母S、I和R反映的是在僵尸疫情中，个体可能处于的不同状态。     S 代表易感群体，即健康个体中潜在的可能转变的数量。     I 代表染病群体，即僵尸数量。     R 代表移除量，即因死亡而退出游戏的僵尸数量，或者感染后又转