A fractional-order model for drinking alcohol behaviour leading to road accidents and violence

Abstract

У цій роботі пропонуємо нову модель вживання алкоголю дробового порядку за участю похідної Капуто та шести груп осіб. Вводимо дорожньо-транспортні пригоди та насильство, що пов’язані зі вживанням алкоголю, як окремі класи, щоб підкреслити роль алкоголізму в агресивній та ризикованій поведінці людей, що зловживають алкоголем. Показано існування та єдиність невід’ємних розв’язків і визначено основне число відтворення R0. Проаналізовано чутливість параметрів моделі для характеристики важливих параметрів, які найбільше впливають на число відтворення. Крім того, аналіз стійкості моделі показує, що система локально та глобально асимптотично стійка в рівновазі без пиття E0, якщо R0 < 1, і рівновага з питтям E∗ існує. Система локально та глобально асимптотично стійка для E∗, коли R0 > 1. Насамкінець, проведено чисельне моделювання для ілюстрації теоретичних результатів для різних значень порядку дробової похідної.In this paper, we propose a new fractional-order model of alcohol drinking involving the Caputo derivative and six groups of individuals. We introduce road accidents and violence related to alcohol consumption as separate classes to highlight the role of alcoholism in the aggressive and risky behaviour of heavy drinkers. We show the existence and uniqueness of the non-negative solutions, and we determine the basic reproduction number R0. The sensitivity analysis of the model parameters is performed to characterize the important parameters that have the most effects on the reproduction number. Furthermore, the stability analysis of the model shows that the system is locally and globally asymptotically stable at drinking-free equilibrium E0 when R0<1, and the drinking present equilibrium E∗exists. The system is locally and globally asymptotically stable at E∗ when R0>1. Finally, numerical simulations are carried out to illustrate the theoretical results for different values of the order of the fractional derivative.