論文の概要: SIR-RL: Reinforcement Learning for Optimized Policy Control during Epidemiological Outbreaks in Emerging Market and Developing Economies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08423v1
- Date: Fri, 12 Apr 2024 12:11:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-15 15:06:48.537433
- Title: SIR-RL: Reinforcement Learning for Optimized Policy Control during Epidemiological Outbreaks in Emerging Market and Developing Economies
- Title（参考訳）: SIR-RL:新興市場における疫学的アウトブレイクと経済発展における最適政策管理のための強化学習
- Authors: Maeghal Jain, Ziya Uddin, Wubshet Ibrahim,
- Abstract要約: 本研究では,パンデミック時の健康・経済的成果の最適化を目的とした,新たな強化学習フレームワークを提案する。
強化学習を実施することで、政府の対応を最適化し、公衆衛生と経済の安定に関わる競争コストのバランスをとることを目指す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The outbreak of COVID-19 has highlighted the intricate interplay between public health and economic stability on a global scale. This study proposes a novel reinforcement learning framework designed to optimize health and economic outcomes during pandemics. The framework leverages the SIR model, integrating both lockdown measures (via a stringency index) and vaccination strategies to simulate disease dynamics. The stringency index, indicative of the severity of lockdown measures, influences both the spread of the disease and the economic health of a country. Developing nations, which bear a disproportionate economic burden under stringent lockdowns, are the primary focus of our study. By implementing reinforcement learning, we aim to optimize governmental responses and strike a balance between the competing costs associated with public health and economic stability. This approach also enhances transparency in governmental decision-making by establishing a well-defined reward function for the reinforcement learning agent. In essence, this study introduces an innovative and ethical strategy to navigate the challenge of balancing public health and economic stability amidst infectious disease outbreaks.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの感染拡大は、公衆衛生と世界規模での経済安定の複雑な相互作用を浮き彫りにした。
本研究では,パンデミック時の健康・経済的成果の最適化を目的とした,新たな強化学習フレームワークを提案する。
このフレームワークはSIRモデルを活用し、(文字列インデックスを介して)ロックダウン対策と予防接種戦略の両方を統合して、病気のダイナミクスをシミュレートする。
厳密性指数は、ロックダウン対策の深刻さを示すもので、病気の拡散と国の経済の健全性の両方に影響を与える。
厳格なロックダウンの下で不均衡な経済負担を負う発展途上国が、我々の研究の主眼だ。
強化学習を実施することで、政府の対応を最適化し、公衆衛生と経済の安定に関わる競争コストのバランスをとることを目指す。
このアプローチはまた、強化学習エージェントに対して明確に定義された報酬関数を確立することにより、政府の意思決定における透明性を高める。
本研究は,感染拡大に伴う公衆衛生と経済の安定のバランスをとるための,革新的かつ倫理的な戦略を導入するものである。
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