生成一个参数为S(t)I(t)+I(t)且服从指数分布的随机数(t)

根据指数分布的定义，其概率密度函数为f(x) = λe^(-λx)，其中λ为指数分布的参数，x为随机变量。因此，根据概率密度函数的性质，可以得到其分布函数为F(x) = 1 - e^(-λx)。

根据题目中的要求，我们需要生成一个服从指数分布的随机数，其参数为βS(t)I(t)+γI(t)。根据指数分布的定义，可以使用随机数生成函数来生成服从指数分布的随机数。

具体而言，可以使用以下的步骤来生成该随机数：

1. 生成一个[0,1)之间的均匀分布的随机数u；
2. 根据指数分布的分布函数F(x)，求出使得F(x)=u的x值；
3. 将x作为所求的随机数返回。

根据上述步骤，可以得到生成服从指数分布的随机数的代码如下（假设I(t)和S(t)已经知道）：

import random
import math

beta = 0.5  # 假设beta=0.5
gamma = 0.2  # 假设gamma=0.2
lambda_value = beta * S(t) * I(t) + gamma * I(t)  # 指数分布的参数

def generate_random_number():
    u = random.uniform(0, 1)
    x = -math.log(1 - u) / lambda_value
    return x

其中，random.uniform(0,1)用于生成[0,1)之间的均匀分布的随机数，-math.log(1-u)用于求出指数分布的分布函数的反函数。最后，返回的x即为所求的服从指数分布的随机数。