Дифференциальные модели эпидемий и сценарии ограничительных мер Full article
| Journal |
Журнал вычислительной математики и математической физики
ISSN: 0044-4669 |
||
|---|---|---|---|
| Output data | Year: 2025, Volume: 65, Number: 6, Pages: 946-960 Pages count : 21 DOI: 10.31857/S0044466925060081 | ||
| Tags | SIR модели, эпидемиология, обратная задача, оптимальное управление, уравнение Гамильтона-Якоби-Беллмана, оптимизация, сценарии развития | ||
| Authors |
|
||
| Affiliations |
|
Funding (1)
| 1 | Russian Science Foundation | 23-71-10068 |
Abstract:
Рассмотрены алгоритмы расчета распространения эпидемий и анализ последствий введения или снятия ограничительных мер на основе SIR-модели и уравнения Гамильтона-Якоби-Беллмана. После изучения идентифицируемости и чувствительности SIR-моделей, корректности в окрестности точного решения и сходимости численных алгоритмов решения прямых и обратных задач, формулируется задача оптимального управления. Результаты численного моделирования показали, что управление с обратной связью может помочь определить политику вакцинации. Использование нейросетей PINN позволило в 5 раз сократить время расчетов, что представляется важным для оперативного изменения ограничительных мер.
Cite:
Кабанихин С.И.
, Криворотько О.И.
, Неверов А.В.
Дифференциальные модели эпидемий и сценарии ограничительных мер
Журнал вычислительной математики и математической физики. 2025. Т.65. №6. С.946-960. DOI: 10.31857/S0044466925060081 РИНЦ
Дифференциальные модели эпидемий и сценарии ограничительных мер
Журнал вычислительной математики и математической физики. 2025. Т.65. №6. С.946-960. DOI: 10.31857/S0044466925060081 РИНЦ
Dates:
| Submitted: | Jan 27, 2025 |
| Accepted: | Mar 13, 2025 |
| Published print: | Jul 14, 2025 |
| Published online: | Jul 14, 2025 |
Identifiers:
| Elibrary: | 82577893 |
Citing:
Пока нет цитирований