КЛIЄНТ-СЕРВЕРНИЙ IНСТРУМЕНТ ДЛЯ ПОБУДОВИ ТА ОПТИМАЛЬНОГО КЕРУВАННЯ  КОМПАРТМЕНТНИМИ МОДЕЛЯМИ

Юрій Гнитка, Ярина Борисюк, Михайло Щербатий

Анотація


У статті представлено CompLab - клієнт-серверний (Angular / Python + Flask) програмний комплекс для повного циклу роботи з компартментними моделями, зокрема для розв'язування прямих задач моделювання та задач оптимального керування. Користувач графічно задає структуру моделі, після чого програма автоматично формує систему диференціальних рівнянь, інтегрує її методом LSODA (реалізація бібліотеки SciPy) або розв'язує задачу оптимального керування через принцип максимуму Понтрягіна з прямим-зворотним проходом. Реалізовано ряд допоміжних функцій: інтерактивний редактор графа, автопозиціювання, робочі простори, імпорт/експорт, повторне використання результатів тощо. Поточна версія підтримує лише закриті моделі зі сталими параметрами та незалежними від змінної часу рівняннями динаміки. Можливості продемонстровано на базовій SEIR-моделі та двох її модифікаціях з одним та двома керуваннями.

Повний текст:

PDF

Посилання


Okyere E., Ankamah J. D., Hunkpe A. K., Mensah D. Deterministic Epidemic Models For Ebola Infection With Time-dependent Controls // arXiv, math.DS. – 2019.

Ferjouchia H., Kouidere A., Zakary O., Rachik M. Optimal control strategy of COVID-19 spread in Morocco using SEIRD model // Moroccan Journal of Pure and Applied Analysis. – 2020. – Vol. 7, No. 1, pp. 66–79.

Melo L. Modeling COVID-19 Spread through the SEIRD Epidemic Model and Optimal Control // Proceedings of GREAT Day. – 2022. – Vol. 2021. – Article 19.

Remuzzi A., Remuzzi G. COVID-19 and Italy: what next? // The Lancet. – 2020. – Vol. 395, No. 10231, pp. 1225–1228.

Sameni R. Mathematical Modeling of Epidemic Diseases: A Case Study of the COVID-19 Coronavirus // arXiv. – 2020.

Hindmarsh A. C. ODEPACK, A Systematized Collection of ODE Solvers // IMACS Transactions on Scientific Computation. – 1983. – Vol. 1, pp. 55–64.

Petzold L. Automatic Selection of Methods for Solving Stiff and Nonstiff Systems of Ordinary Differential Equations // SIAM Journal on Scientific and Statistical Computing. – 1983, March. – Vol. 4, pp. 136-148.

Fleming W., Rishel R. Deterministic and Stochastic Optimal Control // Springer New York. - 1975.

Aldila D. Optimal control problem on COVID-19 disease transmission model considering medical mask, disinfectants and media campaign // E3S Web of Conferences. – 2020. – Vol. 202. – 12 p.

Aldila D. Cost-effectiveness and backward bifurcation analysis on COVID-19 transmission model considering direct and indirect transmission // Communications in Mathematical Biology and Neuroscience. – 2020. – Vol. 2020 – 28 p.

Pontryagin L. L.S. Pontryagin Selected Works: In Four Volumes // Gordon and Breach Science Publishers. - 1986.

Wang H., Miao Z., Zhang C., Wei X., Li X. K-SEIR-Sim: A simple customized software for simulating the spread of infectious diseases // Computational and Structural Biotechnology Journal. – 2021. – Vol. 19, pp. 1966–1975.

Douglas J. V., Bianco S., Edlund S., Engelhardt T., Filter M., Günther T., Hu K. M., Nixon E. J., Sevilla N. L., Swaid A., Kaufman J. H. STEM: An Open Source Tool for Disease Modeling // Health Security. – 2019. – Vol. 17, No. 4, pp. 291–306.

Van den Broeck W., Gioannini C., Gonçalves B., Quaggiotto M., Colizza V., Vespignani A. The GLEaMviz computational tool, a publicly available software to explore realistic epidemic spreading scenarios at the global scale // BMC Infectious Diseases. – 2011. – Vol. 11, Article 37.

Pinto E., Nepomuceno E., Kusak J., Campanharo A. EPIGUI: Graphical User Interface for Simulating Epidemics on Networks // Trends in Computational and Applied Mathematics. – 2023. – Vol. 24, pp. 91–120.




DOI: http://dx.doi.org/10.30970/vam.2025.35.13622

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.