A multiobjective optimization approach for combating Aedes aegypti using chemical and biological alternated step-size control

Dias, W. O.; Wanner, Elizabeth F.; Cardoso, Rodrigo T. N.

doi:10.1016/j.mbs.2015.08.019

Cited by 17 publications

(24 citation statements)

References 15 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…x 0,k = x(k) (15) in which N h is the time horizon in samples and x n,k are the values of the state vector at time instants n + k, with 0 ≤ n ≤ (N h − 1), when the dynamical system evolves from the initial condition x 0,k = x(k) by applying to it the input profile † It is assumed that t h is a multiple of T.…”

Section: Theoretical Backgroundmentioning

confidence: 99%

“…. The optimization problem given by (15) must be solved N f times (0 ≤ k ≤ N f − 1). The essence of RHC is to use the recursive solution of a finite time optimal control problem in order to implement an infinite-time state-feedback controller in a receding horizon way.…”

Section: Theoretical Backgroundmentioning

confidence: 99%

“…Then, the first sample of U * k is applied to the dynamical system (13), ie, u(k) = u * 0,k . Next, the optimization problem (15) is solved again at time k + 1, with the new state vector x 0,k+1 = x(k + 1), and so on, resulting in a moving or receding horizon control strategy.…”

Section: Theoretical Backgroundmentioning

confidence: 99%

“…As shown in a similar context, the multiobjective optimization achieves a set of effective policies that allow the focus on the biological control without a massive optimization with a variety of parameters in (sometimes) artificial cost scenarios. 15 From the application point of view, it provides a simple and effective way to obtain the control policies realistically. Furthermore, cost-effectiveness analysis is presented to assess and compare the control policies.…”

mentioning

confidence: 99%

See 3 more Smart Citations

A receding horizon control approach for integrated vector management of Aedes aegypti using chemical and biological control: A mono and a multiobjective approach

Jesus

Wanner

Cardoso

2019

Math Methods in App Sciences

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

This paper addresses an integrated vector management (IVM) approach for combating Aedes aegypti, the transmission vector of dengue, zika, and chikungunya diseases, some of the most important viral epidemics worldwide. In order to tackle this problem, a receding horizon control (RHC) strategy is adopted, considering a mono‐objective and a multiobjective version of the optimal control model of combating the mosquito using chemical and biological control. RHC is essentially a suboptimal scheme of classical optimal control strategies considering discrete‐time approximations. The integrated vector control actions used in this work consist in applying insecticides and inserting sterile males produced by irradiation in the population of mosquitoes. The cost function is defined in terms of social and economic costs, in order to quantify the effectiveness of the proposed epidemiological control throughout a time window of 4 months. Numerical simulations show that the obtained results are better than those from the optimal control strategies found in literature. Furthermore, through the application of the multiobjetive approach, varying the scenarios in the mono‐objective formulation is no longer necessary and a set of optimal strategies can be obtained at once. Finally, in order to help health authorities in the choice of the best solution of the Pareto‐optimal set to be implemented in practice, a cost‐effectiveness analysis is performed and a strategy representing the most cost‐effective control policy is obtained.

show abstract

Section: Theoretical Backgroundmentioning

confidence: 99%

Section: Theoretical Backgroundmentioning

confidence: 99%

Section: Theoretical Backgroundmentioning

confidence: 99%

mentioning

confidence: 99%

See 2 more Smart Citations

A receding horizon control approach for integrated vector management of Aedes aegypti using chemical and biological control: A mono and a multiobjective approach

Jesus

Wanner

Cardoso

2019

Math Methods in App Sciences

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…A Tabela 2 mostra os valores para os cenários obtidos empiricamente. O algoritmo genético NSGA-II foi escolhido para a busca de soluções do problema de otimização multiobjetivo deste trabalho, pela facilidade de implementação e por ser bastante conhecido na literatura para busca de soluções eficientes, como em [6]. Existem várias métricas de desempenho para verificar a qualidade de um resultado obtido a partir de um problema multiobjetivo.…”

Section: Otimização Multiobjetivounclassified

Um modelo de otimização multiobjetivo com influência da pluviosidade no controle do mosquito da dengue

Vasconcelos¹,

Cardoso²,

Fernandes³

2017

Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics

View full text Add to dashboard Cite

Resumo. Atualmente, a dengueé a principal arbovirose que acomete o ser humano. Dada a inexistência de alguma vacina preventiva eficienteé necessário combater o mosquito transmissor da doença para conter o crescente número de casos no país. Este trabalho visa estudar o efeito da aplicação de inseticidas e/ou larvicidas durante o verão, considerando um modelo de otimização multiobjetivo que leva em conta a influência da pluviosidade, com o objetivo de minimizar a população de mosquitos bem como o tempo de aplicação, uma vez que os custos financeiro e social para a aplicação de controle são consideráveis. Foi utilizado o algoritmo genético NSGA-II para as simulações computacionais e a obtenção do conjunto Paretó otimo. Aplicando as duas estratégias de controle propostas, o controle degrau concomitante e o controle decrescente concomitante, observou-se a diminuição do número de mosquitos Aedes aegypti ao longo do tempo, conseguindo uma estimativa do esforço que deve ser feito para controlar o vetor e, assim, as doenças que ele transmite. Palavras-chave. Otimização Multiobjetivo, Algoritmos Genéticos, Controle da Dengue IntroduçãoNo ano de 2015 foram 1.649.008 casos de dengue confirmados no Brasil pelo Ministério da Saúde [1] e este número pode continuar crescendo ano após ano caso o principal vetor da doença, o mosquito Aedes aegypti, não seja combatido. Infelizmente ainda não há uma vacina preventiva de sucesso acessível aos brasileiros e, por este motivo, aúnica forma de evitar novos casos de dengue e as outras doenças que o mosquito pode transmitir (e.g., zika e chikungunya),é eliminando seus criadouros.Diante deste cenário, este trabalho propõe um estudo multiobjetivo para verificar a quantidade mínima de inseticidas para controle do vetor que deve ser aplicada no menor tempo possível, otimizando os custos financeiros envolvidos com a aquisição de inseticidas, custo com pessoal (e.g., agentes comunitários de combate a dengue) e custo social 1

show abstract

Pest Control of Jatropha curcas Plant for Different Response Functions

Sengupta

Chowdhury

Cao

et al. 2020

Mathematical Analysis and Applications in Modeling

View full text Add to dashboard Cite

A multiobjective optimization approach for combating Aedes aegypti using chemical and biological alternated step-size control

Cited by 17 publications

References 15 publications

A receding horizon control approach for integrated vector management of Aedes aegypti using chemical and biological control: A mono and a multiobjective approach

A receding horizon control approach for integrated vector management of Aedes aegypti using chemical and biological control: A mono and a multiobjective approach

Um modelo de otimização multiobjetivo com influência da pluviosidade no controle do mosquito da dengue

Pest Control of Jatropha curcas Plant for Different Response Functions

Contact Info

Product

Resources

About