Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Fair Policies for Infectious Diseases Mitigation using Path Integral Control

論文の概要: Learning Fair Policies for Infectious Diseases Mitigation using Path Integral Control

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09831v1
Date: Fri, 14 Feb 2025 00:08:06 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-17 18:06:36.926581
Title: Learning Fair Policies for Infectious Diseases Mitigation using Path Integral Control
Title（参考訳）: 経路積分制御を用いた感染症軽減のための公正な政策の学習
Authors: Zhuangzhuang Jia, Hyuk Park, Gökçe Dayanıklı, Grani A. Hanasusanto,
Abstract要約: 感染症は社会に大きな公衆衛生上の問題を引き起こす。本研究では,不確実性のある意思決定のための枠組みを提案し,公平性に配慮した病害軽減政策を策定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4583163610461423
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Abstract: Infectious diseases pose major public health challenges to society, highlighting the importance of designing effective policies to reduce economic loss and mortality. In this paper, we propose a framework for sequential decision-making under uncertainty to design fairness-aware disease mitigation policies that incorporate various measures of unfairness. Specifically, our approach learns equitable vaccination and lockdown strategies based on a stochastic multi-group SIR model. To address the challenges of solving the resulting sequential decision-making problem, we adopt the path integral control algorithm as an efficient solution scheme. Through a case study, we demonstrate that our approach effectively improves fairness compared to conventional methods and provides valuable insights for policymakers.
Abstract（参考訳）: 感染症は社会に大きな公衆衛生上の課題をもたらし、経済的損失と死亡率を減らすための効果的な政策を設計することの重要性を強調している。本稿では,不確実性を考慮した意思決定のための枠組みを提案する。具体的には,確率的マルチグループSIRモデルに基づく予防接種とロックダウン戦略について考察する。逐次決定問題の解決の課題に対処するために,経路積分制御アルゴリズムを効率的な解法として採用する。ケーススタディを通じて,本手法が従来の手法に比べて公平性を効果的に向上し,政策立案者に価値ある洞察を与えることを示す。

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