连续时间流行病过程的鲁棒经济模型预测控制

在本文中，我们开发了一种鲁棒经济模型预测控制器，用于控制随机易感 - 潜伏 - 感染 - 警惕（SEIV）流行病过程，该控制器能迅速驱动过程走向灭绝，同时最小化控制资源的使用速率。我们在此展示的工作具有重要意义，因为它解决了有效控制一般随机流行病系统的问题，而无需依赖平均场近似，这是随机流行病过程理论中的一个重要问题。这使我们能够为随机流行病模型本身提供严格的收敛保证，改进了大多数先前工作的平均场类型收敛结果。处理该问题主要解决了两个技术难点：(i) 构建一种可处理的过程演化近似方法，使得设计的近似对应用矩闭合所引入的建模误差具有鲁棒性；(ii) 保证设计的控制器能使闭环系统迅速驱动 SEIV 过程走向灭绝。作为应用，我们利用开发的框架优化了隔离措施在遏制 SEIV 疫情爆发中的使用。