Predictive control for two-virus SIIR epidemic model

Abstract

Современные исследования показывают, что задачи оптимального и эффективного управления могут возникать не только в технологических процессах, но и в биологических. Поэтому в данной исследовательской работе изучаются возможности применения одного из популярных методов управления в промышленности – управления с прогнозированием модели, для поиска эффективных управлений эпидемическими процессами. В исследовании рассматриваются не только известные модели распространения вирусов, но и предложена их модификация, которая позволяет учитывать возможность управления количеством заражений в популяции. В работе описываются основные модели, алгоритмы, решения основных и вспомогательных задач, а также проводится серия экспериментов. Результаты численного моделирования подтверждают эффективность применения метода, как для стандартных, так и для модифицированных задач.

Modern research shows that optimal and efficient control problems can arise not only in technological processes, but also in biological processes. Therefore, this research work explores the application of one of the most popular control methods in industry, model predictive control, to find effective controls for epidemic processes. The study not only considers known models of virus spread, but also proposes its modification to take into account the possibility of controlling the number of infections in the population. The paper describes basic models, algorithms, solutions of basic and supplemental problems, and a series of experiments. The results of numerical simulations confirm the effectiveness of the method for both standard and modified problems.