論文の概要: Validating Optimal COVID-19 Vaccine Distribution Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04251v1
• Date: Wed, 3 Feb 2021 21:54:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 22:05:07.643254
• Title: Validating Optimal COVID-19 Vaccine Distribution Models
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスワクチンの最適分布モデルの検証
• Authors: Mahzabeen Emu, Dhivya Chandrasekaran, Vijay Mago and Salimur Choudhury
• Abstract要約: 本稿では,最適な配布センターを選択するクラスタリングベースのソリューションと,ワクチンを最適に配布するための制約満足度問題フレームワークを提案する。 インド・チェンナイ地区から得られた実世界のデータを用いて,提案モデルの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.227440688079006
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the approval of vaccines for the coronavirus disease by many countries worldwide, most developed nations have begun, and developing nations are gearing up for the vaccination process. This has created an urgent need to provide a solution to optimally distribute the available vaccines once they are received by the authorities. In this paper, we propose a clustering-based solution to select optimal distribution centers and a Constraint Satisfaction Problem framework to optimally distribute the vaccines taking into consideration two factors namely priority and distance. We demonstrate the efficiency of the proposed models using real-world data obtained from the district of Chennai, India. The model provides the decision making authorities with optimal distribution centers across the district and the optimal allocation of individuals across these distribution centers with the flexibility to accommodate a wide range of demographics.
• Abstract（参考訳）: 世界の多くの国が新型コロナウイルスワクチンの承認を得て、ほとんどの先進国が開発を始め、発展途上国はワクチン接種プロセスに向けて準備を進めている。 これにより、当局に受け入れられたワクチンを最適に配布するためのソリューションを提供する緊急の必要性が生じた。 本稿では,最適な配当センターを選択するクラスタリング型ソリューションと,優先度と距離という2つの要因を考慮したワクチンを最適に配布する制約満足度問題フレームワークを提案する。 インド・チェンナイ地区から得られた実世界データを用いて,提案モデルの有効性を示す。 このモデルは、地域全体に最適な流通センターを持つ意思決定当局と、これらの流通センターにまたがる個人の最適な配置を提供し、幅広い人口層に対応する柔軟性を提供する。

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