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在信息有限的网络中查找疫情树。 (英语) Zbl 1365.92130号

概要:实时控制传染病疫情是当前面临的最大流行病学挑战之一。在本文中,我们解决了识别网络中导致疾病传播的传染模式的问题,该模式可用于实时评估正在发生的疫情。我们关注的场景是,在持续暴发期间,可以获得的信息有限,即感染报告可能包括也可能不包括实际来源,我们寻求至少跨越一组已知感染节点的最可能感染树。这个问题可以用最大似然约束Steiner树模型来表示,其中的目标是找到一个具有整数节点权重分配的生成树。我们提出了一种基于两步启发式的新公式和求解方法,该方法(1)使用多项式时间算法来减少初始图,以寻找可行的感染路径,(2)在得到的子图上求解最大似然模型的精确混合整数线性规划重新公式。所提议的方法可以应用于可能从多个来源演变而来的疫情。模拟传染事件用于评估我们的解决方法的性能。我们的结果表明,该方法计算效率高,能够重建疫情的很大一部分,即使在信息可用性低的情况下也是如此。

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92天30分 流行病学
91天30分 社交网络;意见动态
90立方厘米 整数编程
90立方厘米 涉及图形或网络的编程
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全文: 内政部

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