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J-GLOBAL ID：202102231370233427   整理番号：21A0086870

COVID-19管理のための論理制約による非線形モデル予測制御【JST・京大機械翻訳】

Nonlinear model predictive control with logic constraints for COVID-19 management

著者 (7件)： Peni Tamas (Institute for Computer Science and Control (SZTAKI), Budapest, Hungary) ,  Peni Tamas (Department of Control for Transportation and Vehicle Systems, Faculty of Transportation Engineering and Vehicle Engineering, Budapest University of Technology and Economics, Budapest, Hungary) ,  Csutak Balazs (Institute for Computer Science and Control (SZTAKI), Budapest, Hungary) ,  Csutak Balazs (Faculty of Information Technology and Bionics, Pazmany Peter Catholic University, Budapest, Hungary) ,  Szederkenyi Gabor (Institute for Computer Science and Control (SZTAKI), Budapest, Hungary) ,  Szederkenyi Gabor (Faculty of Information Technology and Bionics, Pazmany Peter Catholic University, Budapest, Hungary) ,  Rost Gergely (Bolyai Institute, University of Szeged, Szeged, Hungary)
資料名： Nonlinear Dynamics  (Nonlinear Dynamics)
巻： 102  号： 4  ページ： 1965-1986  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2017A  ISSN： 0924-090X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： COVID-19の管理は,それらの初期発生後に流行を抑えた国においても,長期チャレンジであるように見える。本論文では,COVID-19の重要な動的特性を捉える非線形区画モデルの制約付き制御のためのモデル予測アプローチを提案した。制御設計は流行モデルの離散時間バージョンを使用し,複雑な,おそらく時間依存制約,モデル変数と介入の多重定義離散レベルの間の論理的関係を扱うことができる。入院患者の数から非測定変数の計算のために状態オブザーバも構築した。異なるコスト関数と制約を有する5つの制御シナリオを,不確定パラメータを有する出力フィードバック構成を含む数値シミュレーションを通して研究した。その結果,異なる政策目的に関連したコスト関数に依存して,得られた制御は緩和と抑制戦略に対応し,構築した制御入力は現実の政府応答と類似している。結果はまた,早期介入の鍵となる重要性,感受性集団の連続的追跡,および制限的制御対策の真のコストとそれらの定量的影響の決定における将来の研究のそれを,明らかに示す。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 微分方程式 ,  *不確実性 ,  感受性 ,  時間依存性 ,  費用関数 ,  多重化 ,  コンパートメントモデル
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  モデル予測制御 ,  出力フィードバック ,  制御設計 ,  制御入力 ,  早期治療介入 ,  非線形モデル予測制御 ,  *モデル予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： COVID-19 ,  流行モデル ,  疾病管理 ,  微分方程式 ,  制御理論 ,  モデル予測制御 ,  時相論理

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： COVID-19 ,  論理 ,  制約 ,  非線形モデル予測制御