Soheyl的Khalilpourazari;侯赛因·哈希米·杜拉比 设计一种基于混合强化学习的算法,用于预测魁北克省新冠肺炎疫情。 (英语) Zbl 1494.90131号 安·Oper。物件。 312,第2期,1261-1305(2022). 概要:世界卫生组织(WHO)于2020年3月宣布新冠肺炎为大流行。自那时以来,截至2020年9月3日,全球已报告26795847例病例,878963人因该病死亡。对新型冠状病毒疫情的预测将使决策者能够优化医疗系统能力的使用和资源分配,以将死亡率降至最低。在本研究中,我们设计了一种新型的混合强化学习算法,能够解决复杂的优化问题。我们将我们的算法应用于几个著名的基准测试,并表明所提出的方法为大多数复杂的基准测试提供了高质量的解决方案。此外,我们通过几个衡量指标显示了所提供方法相对于最先进方法的优势。此外,为了证明所建议的方法在优化现实问题方面的效率,我们对加拿大魁北克省的最新数据实施了我们的方法,以预测新冠肺炎疫情。我们的算法结合最新的COVID-19大流行预测数学模型,以6.29E(-06)的均方误差准确地反映了大流行的未来趋势。此外,我们还生成了几个场景,以加深我们对大流行增长的洞察。我们确定关键因素并提供各种管理见解,以帮助决策者就未来社会措施作出决策。 引用于10文件 MSC公司: 90 C59 数学规划中的近似方法和启发式 90摄氏度 数学规划的应用 关键词:新冠肺炎疫情;SARS-Cov-2;强化学习;西达特;机器学习 软件:全球野生动物组织;GBO公司;ALO公司;基础知识;美国政府;世界癌症协会;WOA公司;GSA公司;MOGWO公司;SSA公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Khalilpourazari}和\textit{H.Doulabi},Ann.Oper。312号决议,第2号,1261--1305(2022年;Zbl 1494.90131) 全文: 内政部 参考文献: [1] Adam,S.P.、Alexandropoulos,S.A.N.、Pardalos,P.M.和Vrahatis,M.N.(2019年)。无免费午餐定理:综述。近似和优化(第57-82页)。查姆施普林格·Zbl 1425.90111号 [2] Ahmadianfar,I。;Bozorg 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