8月23日至27日，数据挖掘、知识发现领域的国际学术会议——KDD 2020在线上举办，会上颁发了由PAPW 2020（The Workshop of Prescriptive Analytics for the Physical World）组织的“流行病流动干预竞赛”相关奖项。来自中国科学院深圳先进技术研究院高性能计算技术研究中心的两支参赛队伍包揽比赛冠亚军。
此次比赛旨在寻找有效的人员流动干预政策，以在流行病暴发期间最大程度减少病毒传播。本次竞赛目标是在计算机模拟环境下，最大程度减少感染人数、减少人类流动性干预。比赛中使用的模拟器对一个1万人规模城市进行了60天的仿真，采用易感性感染恢复（SIR）模型进行疾病传播建模，并根据干预策略进行个体级别模拟。比赛针对5种不同的场景进行仿真，根据5种场景下的排名决定最终总排名。
共有20余支来自世界各地的队伍参加比赛。深圳先进院、京东联合组成参赛队伍采用强化学习算法对问题进行建模来优化流动干预策略，取得正赛总分第一名；深圳先进院另一支参赛队伍采用遗传算法对问题建模。两支参赛队伍最终提出的干预策略，分别将各场景累计感染人数控制在100人以下，提交成绩在所有分场景下均取得前两名。
比赛由美国宾夕法尼亚州立大学、南加州大学、弗吉尼亚理工大学，清华大学，卡塔尔计算研究所，上海交通大学以及希腊雅典国立卡波迪斯安大学共同主办。
