Fugu-MT 論文翻訳(概要): Pandemic Control, Game Theory and Machine Learning

論文の概要: Pandemic Control, Game Theory and Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08646v1
Date: Thu, 18 Aug 2022 06:01:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-19 14:10:12.100094
Title: Pandemic Control, Game Theory and Machine Learning
Title（参考訳）: パンデミックコントロール、ゲーム理論、機械学習
Authors: Yao Xuan, Robert Balkin, Jiequn Han, Ruimeng Hu, Hector D. Ceniceros
Abstract要約: ゲーム理論は、病気の拡散を制御し、個人レベルと地域レベルの両方で最適なポリシーを提案するのに有効なツールである。我々は、数学的モデルと効率的な機械学習方法を提供することを目的として、新型コロナウイルスの介入に関する意思決定開発に注力する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.049775965809077
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Game theory has been an effective tool in the control of disease spread and in suggesting optimal policies at both individual and area levels. In this AMS Notices article, we focus on the decision-making development for the intervention of COVID-19, aiming to provide mathematical models and efficient machine learning methods, and justifications for related policies that have been implemented in the past and explain how the authorities' decisions affect their neighboring regions from a game theory viewpoint.
Abstract（参考訳）: ゲーム理論は、病気の拡散を制御し、個人レベルと地域レベルの両方で最適なポリシーを提案するのに有効なツールである。本論文では、新型コロナウイルス(covid-19)の介入に対する意思決定の展開、数学的モデルと効率的な機械学習手法の提供、過去に実施された関連する政策の正当化、ゲーム理論の観点から当局の決定が近隣地域に与える影響を説明することに焦点を当てる。

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