2024年，美國19個州的奶牛場爆發了高致病性禽流感（H5N1亞型），引發了人們對潛在國家及全球人畜共患病影響的擔憂。近期所有建模工作均采用同質化的牛群間（包括牛群內和跨牛群）傳播模型，未能反映動物混群、個體易感性與傳染性差異以及不同圍欄和泌乳群體臨床發病的真實異質性。本研究旨在開發異質性傳播模型，以估算加利福尼亞州奶牛場高致病性禽流感的牛群內傳播流行病學參數。我們構建了一個經過驗證的隨機基於代理的模型，用於估算加州奶牛場高致病性禽流感的牛群內傳播流行病學參數。分層的基於代理的模型還對畜群內部隨機的牛群移動進行了參數化，以模擬真實的奶牛飼養管理實踐。在疫情爆發期間，采用了一種基於牛群的SEIR傳播方法。為驗證該模型，我們擬合了一種新型高斯過程貝葉斯優化器（BO-GP），該優化器在25~40次迭代（每農場100次）內收斂，且在兩個獨立誤差指標-泊松損失函數和時間距離度量-上的損失最小。優化後的模擬結果顯示，在四家奶牛場的疫情爆發初期15天內，所有農場的平均R0值約為10.7~10.8，每個牛欄內易感牛與感染牛之間每次接觸的有效傳播率為4.5%。我們的模型表明，奶牛在圍欄之間的移動確保了子畜群（圍欄種群）內的局部爆發集群，從而延長了農場內的整體爆發時間。我們估計感染的總持續時間為14.5至28天，高於同質模型的估計值。通過結合貝葉斯近似的集成分層代理模型，我們對高致病性禽流感在奶牛群中的農場內傳播的流行病學產生了可操作的見解，從而指導了未來的模型開發和應用的疾病控制策略。