論文の概要: Investigating HLB control strategies using Genetic Algorithms: A
two-orchard model approach with ACP Dispersal
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07895v1
- Date: Thu, 14 Sep 2023 17:43:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-15 11:53:06.315454
- Title: Investigating HLB control strategies using Genetic Algorithms: A
two-orchard model approach with ACP Dispersal
- Title（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムを用いたHLB制御方略の探索:ACP分散を用いた2オーチャードモデルアプローチ
- Authors: Andr\'es Anzo Hern\'andez, Uvencio Jos\'e Gim\'enez Mujica, Carlos
Hern\'andez Gracidas, Jos\'e Jacobo Oliveros Oliveros
- Abstract要約: 我々はアジア・シトラス・プシリド(ACP)の分散を組み込んだ2オーチャードモデルを開発した。
ACPの移動性も考慮され、病気のダイナミックスをより現実的に捉えることができる。
我々は,各パッチの最終的なサイズと個々のR_0$の観点で,戦略のコスト関数と効率を数学的に表現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0574869846109385
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This study focuses on the use of genetic algorithms to optimize control
parameters in two potential strategies called mechanical and chemical control,
for mitigating the spread of Huanglongbing (HLB) in citrus orchards. By
developing a two-orchard model that incorporates the dispersal of the Asian
Citrus Psyllid (ACP), the cost functions and objective function are explored to
assess the effectiveness of the proposed control strategies. The mobility of
ACP is also taken into account to capture the disease dynamics more
realistically. Additionally, a mathematical expression for the global
reproduction number ($R_{0}$) is derived, allowing for sensitivity analysis of
the model parameters when ACP mobility is present. Furthermore, we
mathematically express the cost function and efficiency of the strategy in
terms of the final size and individual $R_{0}$ of each patch (i.e., when ACP
mobility is absent). The results obtained through the genetic algorithms reveal
optimal parameters for each control strategy, providing valuable insights for
decision-making in implementing effective control measures against HLB in
citrus orchards. This study highlights the importance of optimizing control
parameters in disease management in agriculture and provides a solid foundation
for future research in developing disease control strategies based on genetic
algorithms.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 機械的および化学的制御と呼ばれる2つの潜在的戦略における制御パラメータを最適化するための遺伝的アルゴリズムの利用に焦点を当てた。
アジア産カンキツ類psyllid (acp) の分散を組み込んだ2系統の果樹園モデルを開発し, 提案する制御戦略の有効性を評価するためにコスト関数と客観的関数を検討した。
ACPの移動性も考慮され、病気のダイナミックスをより現実的に捉えることができる。
さらに、グローバル再生数(R_{0}$)の数学的表現を導出し、ACPモビリティが存在する場合のモデルパラメータの感度解析を可能にする。
さらに,各パッチの最終的なサイズと個々のR_{0}$(ACPモビリティが欠如している場合)の観点から,戦略のコスト関数と効率を数学的に表現する。
遺伝的アルゴリズムにより得られた結果は,各制御戦略の最適パラメータを明らかにし,カンキツ果樹園におけるhlbに対する効果的な制御対策を実施する上で,意思決定に有用な知見を与える。
本研究は、農業における疾病管理における制御パラメータの最適化の重要性を強調し、遺伝的アルゴリズムに基づく疾病管理戦略の開発において、今後の研究の基盤となる。
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