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J-GLOBAL ID：202202246867649665   整理番号：22A1086409

革新的拡散モデルに基づく流行における逐次資源計画決定【JST・京大機械翻訳】

Sequential Resource Planning Decisions in an Epidemic Based on an Innovative Spread Model

著者 (3件)： Li Na (Department of Industrial Engineering and Management, School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Wang Ziyan (Department of Industrial Engineering and Management, School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Pei Zhi (College of Mechanical Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Transactions on Automation Science and Engineering  (IEEE Transactions on Automation Science and Engineering)
巻： 19  号： 2  ページ： 677-691  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1406A  ISSN： 1545-5955  CODEN： ITASC7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 介入資源計画における迅速な決定は,罹患率,死亡率,および流行発生時の社会へのコストを緩和するために重要である。本研究は,流行の拡大における最新の情報と不確実性を考慮して,逐次決定フレームワークに基づく多期間資源計画のためのデータ駆動最適化アプローチを提示する。本方法において,新しいSEI3H2RD拡散モデルを,すべての歴史的情報に基づき,流行の最も可能性のあるシナリオを生成するために構築し,そして,リスク回避確率プログラミングを,最適資源計画解に到達するために提案した。データベースの数値実験は,著者らのアプローチが,現実よりも類似またはより少ない資源で感染事例と死亡を減らすことによって流行を制御できることを示した。さらに,著者らは,目標の危険-逆設計が,リスク-中立設計と比較して,資源配分における大きな変動を避けるのを助けるために,資源計画に安定したアプローチを取ることができることも見出した。これらの実験から得られた他の洞察は,決定間隔よりもわずかに大きい計画期間に沿った中程度の決定間隔が,逐次計画問題に対する良好な選択であるとのことであった。新しい感染症の流行の事象を-めるために,流行パラメータの不確実性は,正確な予測を提供するモデルの能力を制限する。しかし,意思決定者は,この不確実性を軽減するためにより多くの情報を待つことができず,流行を制御する決定を直ちに行う必要がある。本論文では,革新的SEI3H2RD拡散モデルとリスク回避シナリオベース確率的プログラミングによる逐次意思決定アプローチを提案し,意思決定者がリアルタイム決定に到着するのを助ける。著者らは,武漢におけるCOVID-19発生を用いて,このアプローチの性能を説明した。結果は,著者らのモデル予測が実際の発生データに密接に適合して,著者らの決定方式が利用可能な資源を使用するコストを減少することができて,流行を制御する目標を達成することができることを証明した。提案したモデリングフレームワークは,他の感染症を研究するために採用することができ,そのような病気の流行を制御するためのタンジブルな政策推薦を提供する。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  意思決定 ,  確率的計画法 ,  原価 ,  情報 ,  データベース ,  不確実性 ,  *数学モデル ,  死亡率 ,  資源割付 ,  感染症 ,  *意思決定者
準シソーラス用語： *拡散モデル ,  数値実験 ,  データ駆動 ,  モデル予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  工程管理  (KB03030P)

タイトルに関連する用語 (5件)： 拡散モデル ,  流行 ,  逐次 ,  資源 ,  計画