对混合仿真 1980–2024 年演进历程的系统综述：三大建模范式、混合架构与核心决策框架的全景梳理。2026 年 6 月 1 日正式刊发（2025 年 10 月 15 日投稿，2026 年 4 月 23 日录用）。
每一篇论文，
都能被核对。
这一层是我的研究本体：论文台账、在研项目、进行中的工作与研究时间线。我刻意把它做成可核对的格式——每一条都标注出处、年份与 DOI、批准号或链接，因为研究展示的可信度，来自可验证，而非来自修辞。
01 · 论文台账
ABM + DES + SD 三范式集成的完整实证：ABM 依照感染规则模拟个体接触传播，重症患者依医疗资源可用性进入 DES 排队接受治疗，两者再把感染人数与住院人数上卷给 SD，用于医生、护士、床位、呼吸机与医疗物资的配置以及医疗成本与政府预算支出的核算（矩阵规模 M/M/1/N/m/FCFS）。以美国某社区 5,000 人、200 天为案例，按「传染性 × 政府干预强度 × 医疗资源增减」建立 45 个情景联合评估：低干预情景下累计感染达 4,996–5,000 人、死亡 1,006–1,075 人，严格干预并增加 40% 医疗资源的最优情景（S41）感染数与死亡数（4,878 / 713）双双最低，医疗成本亦最低（116.924 million）。模型还与同数据的 SD + DES 混合模型对照：后者输出 4998.2435 例感染（非整数），且平均住院时长偏短，说明 ABM 对个体时滞的刻画更准确。投稿于 2024 年 1 月 17 日，录用时为 2025 年 3 月 28 日，2026 年第 20 卷第 2 期正式刊发。
欢迎交流与合作——混合仿真方法、LLM×仿真、供应链与运作管理等方向均开放讨论；联系方式见个人主页。
02 · 进行中
LLM 辅助混合仿真建模
Q 大语言模型能否在 HSMs 的范式选择、代码生成与模型验证中可靠工作？
✓ 已完成 1980–2024 年 HSMs 系统综述（242 篇文献），建立建模组合与交互机制的分类框架。
→ 构建 LLM 辅助建模的评估基准与实验设计。
据已发表综述与个人主页公开资料整理
HSMs 组合选择框架
Q 不同问题层级应如何选择建模组合与交互机制？
✓ 提出按问题层级选择组合的选择框架（综述 Figure 6 / Table 9）。
→ 以供应链与公共卫生案例开展框架验证。
据已发表综述整理
03 · 项目
公共卫生治理的数智化路径研究：基于传染病监测大数据驱动的混合仿真方法
以传染病监测大数据的获取与分析为研究对象，围绕「大数据挖掘—混合仿真模型构建—智能化决策支持」主线展开。研究动因来自新冠防控实践：多地公共卫生治理决策支持系统的数字化与智能化水平有限，无法依据当地疫情的时空演进态势精准施策与最优配置资源，导致防疫策略高度同质化、实施效果未达预期。研究拟：①以新冠肺炎防控为模板构建传染病监测大数据引擎，采用机器学习与传统数据处理方法完成分析与定制；②建立融合多种混合仿真模型的模型库，使其能捕捉并模拟选定区域疫情的时空演变特征，评估各类政策、干预及相应资源配置策略的效果，进而确定最优干预与配置方案；③建立模型库与数据引擎、公卫治理客户端之间的链接，支持事件触发与客户端手动调用；④探索以粒子滤波技术提高混合仿真模型的可靠性与鲁棒性。最终通过典型城市研究总结案例，形成一套以「监测大数据＋智能决策平台」赋能公卫治理数智化的路径指南。
04 · 时间线
时间线整理中
研究里程碑将按年份列出：装置搭建、方法突破、重要测试与发表节点。