用于大流行控制的优化封锁
最优化与控制
2022-01-26 v4 物理与社会
摘要
作为传染病防控的常用策略，封锁将不可避免地削弱经济。正在进行的COVID-19大流行凸显了公共卫生与经济成本之间的权衡。解决该权衡的最优封锁政策备受期待。在此我们提出一种通过最优稳定化非均匀封锁进行大流行控制的数学框架，其目标是在以规定速率降低感染个体数量的同时，尽可能少地减少经济活动。该框架使我们能够高效计算通用传染病传播模型的最优稳定化封锁政策，包括经典的SIS/SIR/SEIR模型以及一个新的COVID-19传播模型。我们利用公开的县间出行频率数据，通过分析纽约州62个县COVID-19传播模型，展示了该框架的威力。我们发现，基于2020年4月疫情状态的最优稳定化封锁，相比于纽约市内部，会对市外经济活动实施更严格的限制，尽管当时纽约市内的疫情要普遍得多。这一反直觉结果凸显了大流行控制的复杂性，并为未来封锁政策设计提供启示。
引用
@article{arxiv.2010.12923,
title = {Optimal Lockdown for Pandemic Control},
author = {Qianqian Ma and Yang-Yu Liu and Alex Olshevsky},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.12923},
year = {2022}
}