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      Análise e Controle Ótimo da COVID-19 no Brasil usando Modelo Epidemiológico SI Intervalar

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          Abstract

          RESUMO O objetivo deste trabalho é fornecer cenários possíveis da evolução da pandemia ocasionada pela COVID-19 a partir da aplicação de estratégias de controle ótimo. Uma vez que os dados sobre o coronavírus SARS-CoV-2 são repletos de incerteza ou mesmo falta de informação, a modelagem matemática intervalar é viável para o estudo de modelos epidemiológicos relacionados à COVID-19. Assim, foi proposto o modelo epidemiológico SI intervalar e o problema de controle ótimo intervalar correspondente. A solução do problema de controle ótimo intervalar ilustra cenários pessimistas e otimistas para a evolução da pandemia no Brasil. Dois critérios de tomada de decisão sob incerteza foram considerados e podem auxiliar os agentes de saúde pública. Ambos os critérios levam em consideração custos associados à tomada de decisão.

          Translated abstract

          ABSTRACT The objective of this paper is to provide possible scenarios for the evolution of Coronavirus Disease-19 (COVID-19) from the application of optimal control strategies. Provided that data on the novel coronavirus (SARS-CoV-2) are fraught of uncertainty or even lack of information, interval mathematical models are feasible for the study of epidemiological models related to COVID-19. Thus, the interval SI epidemiological model and the corresponding interval optimal control problem were proposed. The solution of the interval optimal control problem illustrates pessimistic and optimistic scenarios for the evolution of the pandemic in Brazil. Two decision-making criterias under uncertainty have been considered and they can assist the decision making process by public health workers. Both criterias take into account costs associated with the decision-making.

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          Dynamic programmingand optimal control

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            Dynamic programming

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              Painel Coronavírus

              (2020)
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                Author and article information

                Journal
                tcam
                Trends in Computational and Applied Mathematics
                Trends Comput. Appl. Math.
                Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional - SBMAC (São Carlos, SP, Brazil )
                2676-0029
                2024
                : 25
                : e01470
                Affiliations
                [3] São José do Rio Preto SP orgnameUNESP orgdiv1Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas orgdiv2Departamento de Matemática Aplicada Brasil geraldo.silva@ 123456unesp.br
                [2] Birigui São Paulo orgnameInstituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo orgdiv1Área de Matemática Brazil penamat@ 123456yahoo.com.br
                [1] Votuporanga São Paulo orgnameInstituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo orgdiv1Área de Ciências Brazil jrc_unesp@ 123456yahoo.com.br
                [4] Denver CO orgnameUniversidade do Colorado orgdiv1Departamento de Matemática e Ciências Estatísticas EUA weldon.Lodwick@ 123456ucdenver.edu
                Article
                S2676-00292024000100204 S2676-0029(24)02500000204
                10.5540/tcam.2024.025.e01470
                b2bf9385-fbf0-4360-bf5e-933f8b9d71e9

                This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

                History
                : 05 December 2023
                : 09 June 2020
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                SciELO Brazil

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                interval optimal control problem,COVID-19,tomada de decisão,aritmética intervalar restrita,controle ótimo intervalar,modelo epidemiológico SI intervalar,decision-making,constrained interval arithmetic,interval SI epidemiological model

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