COVID-19大流行期间的最优工作场所 occupancy 策略
数据结构与算法
2022-04-05 v1 最优化与控制
摘要
在COVID-19大流行期间，许多组织（如企业、公司、政府设施等）试图通过部分居家办公策略来降低感染风险。然而，居家办公对于某些类型的工作和特定员工也会降低生产力。长期来看，许多组织因此面临在感染风险与生产力之间取得平衡的需求。受此权衡驱动，我们将该情形建模为双目标优化问题，并提出一种实用方法以寻找权衡（帕累托最优）解。我们提出一个新的概率框架，将预期感染员工数计算为关键参数的函数，包括：组织周边发病率、COVID-19传播率、员工数、已接种疫苗员工比例、检测频率以及员工间接触率。我们实现了该模型与优化算法，并以不同参数设置进行了若干数值实验。此外，我们基于本文开发的模型与算法提供了一个在线应用，可用于确定真实组织的 optimal 工作场所 occupancy 率。
引用
@article{arxiv.2204.01444,
title = {Optimal Workplace Occupancy Strategies during the COVID-19 Pandemic},
author = {Mansoor Davoodi and Abhishek Senapati and Adam Mertel and Weronika Schlechte-Welnicz and Justin M. Calabrese},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.01444},
year = {2022}
}