Szerző dc.contributor.author | Barzegar Hadi | |
Szerző dc.contributor.author | Eshghi Alireza | |
Szerző dc.contributor.author | Maghsoodi Abtin Ijadi | |
Szerző dc.contributor.author | Mosavi Amir | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2024-02-19T16:00:35Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2024-02-19T16:00:35Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2024 | |
Issn dc.identifier.issn | 2169-3536 | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/21335 | |
Kivonat dc.description.abstract | This research introduces a compartmental model designed to address the critical challenge of cost-effective pandemic modeling and analysis. The proposed framework extends the Susceptible, Exposed, Infectious, and Recovered (SEIR) model by incorporating environmental pathogen dynamics and a mortality factor within the compartmental model. To identify an optimal strategy for disease control, we formulate an optimization problem. To expedite the solution of this nonlinear optimization problem, we leverage Geometric Programming (GP), which is well-suited for handling convex optimization problems related to parameter control within the compartmental model. Additionally, we employ Particle Swarm Optimization (PSO) to explore potential solutions. Our simulation results underscore a key finding: the optimal disease control strategy is a dynamic function of time. This insight highlights the need to go beyond conventional tactics like managed isolation and quarantine, thereby improving our approach to pandemic management. | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | evolutionary algorithm | |
Kulcsszó dc.subject | data science | |
Kulcsszó dc.subject | compartmental models | |
Kulcsszó dc.subject | convex optimization | |
Kulcsszó dc.subject | mathematical epidemiology | |
Kulcsszó dc.subject | artificial intelligence | |
Kulcsszó dc.subject | machine learning | |
Cím dc.title | Optimal Control for Economic Development During the Pandemic | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2024-02-08T13:36:47Z | |
Változat dc.description.version | kiadói | |
Hozzáférés dc.rights.accessRights | nyílt hozzáférésű | |
Doi azonosító dc.identifier.doi | 10.1109/ACCESS.2023.3337825 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Természettudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Természettudományok/Matematika- és számítástudományok | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 34491700 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | IEEE Access | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 12 | |
Terjedelem dc.format.page | 2445-2457 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85182589122 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | IEEE ACCESS | |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2024 | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Óbudai Egyetem | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Informatikai Tudományok Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Felsőbbfokú Tanulmányok Intézete |