编写改进SIR模型的北太天元程序代码

SIR模型是一个简单的传染病流行病学模型，通常用于描述疾病在人群中的传播过程。"北太天元"可能是某种特定环境或系统的名称，但从字面上理解，这可能是指北极或某个区域的气候系统。为了编写改进版的SIR模型，你需要考虑的因素包括疾病传播率、恢复率、人口动态等，并将它们编码到计算机程序中。

下面是一个基础的Python代码示例，使用SimPy库模拟改进版的SIR模型：

import simpy
import random

# 定义常量
INFECTIOUS_PERIOD = 5  # 感染期
RECOVERY_RATE = 0.1   # 恢复率
POPULATION_SIZE = 1000

# SIR类代表单个人的状态
class Person(simpy.Resource):
    def __init__(self, env, status):
        super().__init__(env)
        self.status = status
        self.infected_at = env.now

    def infect(self, infection_rate):
        if self.status == 'S':
            prob = infection_rate * (env.now - self.infected_at) / INFECTIOUS_PERIOD
            if random.random() < prob:
                self.status = 'I'
                yield self.release()

    def recover(self):
        if self.status == 'I':
            yield env.timeout(1 / RECOVERY_RATE)
            self.status = 'R'

# 主函数
def sir_simulation(env, N_susceptible, N_infectious, infection_rate):
    susceptible = [Person(env, 'S') for _ in range(N_susceptible)]
    infected = [Person(env, 'I') for _ in range(N_infectious)]

    while True:
        for person in susceptible + infected:
            with person as p:
                if p.status == 'S':
                    yield env.process(p.infect(infection_rate))
                elif p.status == 'I':
                    yield env.process(p.recover())

# 示例运行
env = simpy.Environment()
infection_rate = 0.01  # 假设感染率为1%
sir_simulation(env, POPULATION_SIZE - N_infectious, N_infectious, infection_rate)
env.run(until=100)  # 运行100时间单位