序贯随机网络结构优化及其在应对加拿大肥胖流行中的应用
社会与信息网络
2021-09-28 v1
摘要
在这项工作中，我们为社区层面的预防性健康干预引入了一种新颖的数学网络模型。我们开发了算法来大规模近似求解这一新颖公式，并严格探讨了它们的理论性质。我们为旨在遏制加拿大蒙特利尔地区肥胖流行的干预措施创建了一个现实的模拟环境，并利用该环境对我们所开发算法的性能进行了实证评估。我们发现，我们的算法显著优于所有基线干预措施。此外，在固定的计算资源下，我们的算法能够解决比现有最佳替代算法规模大得多的问题。
引用
@article{arxiv.2109.12730,
title = {Sequential Stochastic Network Structure Optimization with Applications to Addressing Canada's Obesity Epidemic},
author = {Nicholas A. G. Johnson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.12730},
year = {2021}
}