title: Predictive control for two-virus SIIR epidemic model
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Тихонова Наталья Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Tihonova Natala Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Косьянов Никита Олегович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kosanov Nikita Olegovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Губар Елена Алексеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Gubar Elena Alekseevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:46:00Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:46:00Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 098140
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/43252
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Модификация эпидемического процесса
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Модели SIIR
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Эффективное управление
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Управление с прогнозированием модели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Epidemic Process Modification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: SIIR Models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Effective Control
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Model Predictive Control
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Predictive control for two-virus SIIR epidemic model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение управления с прогнозирующими моделями для задачи SIIR
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Kosyanov_N.O.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43252/2/VKR_Kosyanov_N.O.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,59 MB
resources.filename: reviewSV_OTZYV_VKR_Kosanov.rtf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43252/3/reviewSV_OTZYV_VKR_Kosanov.rtf
resources.format: RTF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,21 MB
resources.filename: reviewSV_st098140_Kosanov_Nikita_Olegovic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43252/4/reviewSV_st098140_Kosanov_Nikita_Olegovic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,87 kB