考虑公平性的流行病资源分配多阶段随机规划方法

流行病学中现有的仓室模型在疾病增长不确定性下优化资源分配以控制疫情暴发方面存在局限。本研究通过提出一种多阶段随机规划仓室模型来解决这一核心局限，该模型将不确定的疾病进展与资源分配相整合以控制传染病暴发。所提出的多阶段随机规划涉及多种疾病增长情景，并在最小化总期望新增感染数与葬礼数的同时优化治疗中心与资源的分布。我们定义了两个新的公平性指标，即感染公平性与容量公平性，并在多个时间阶段显式考虑治疗资金与设施的分配公平。我们还研究了随机解的多阶段价值(VSS)，其表明了所提随机规划模型相对于确定性模型的优越性。我们将所提公式应用于控制西非几内亚、塞拉利昂和利比里亚的埃博拉病毒病(EVD)，以确定最优且公平的资源分配策略。即使在不包含感染公平性或患病公平性约束的情况下，我们的模型也能平衡所有地区的感染比例。模型结果还表明，按人口比例分配治疗资源是次优的，且强制实施此类资源分配政策可能对感染与死亡总数产生不利影响，从而导致我们为公平性付出高昂代价。我们的多阶段随机传染病—物流模型具有实用性，可适用于控制元种群中其他传染病及动态演化情形。