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dc.contributor.author
Sereno Mesa, Juan Esteban
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dc.contributor.author
Anderson, Alejandro Luis
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dc.contributor.author
Ferramosca, Antonio
dc.contributor.author
Hernandez Vargas, Esteban Abelardo
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dc.contributor.author
González, Alejandro Hernán
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dc.date.available
2023-11-13T12:23:49Z
dc.date.issued
2022-10
dc.identifier.citation
Sereno Mesa, Juan Esteban; Anderson, Alejandro Luis; Ferramosca, Antonio; Hernandez Vargas, Esteban Abelardo; González, Alejandro Hernán; Minimizing the epidemic final size while containing the infected peak prevalence in SIR systems; Pergamon-Elsevier Science Ltd; Automatica; 144; 10-2022; 1-8
dc.identifier.issn
0005-1098
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/217846
dc.description.abstract
Mathematical models are critical to understand the spread of pathogens in a population and evaluate the effectiveness of non-pharmaceutical interventions (NPIs). A plethora of optimal strategies has been recently developed to minimize either the infected peak prevalence (IPP) or the epidemic final size (EFS). While most of them optimize a simple cost function along a fixed finite-time horizon, no consensus has been reached about how to simultaneously handle the IPP and the EFS, while minimizing the intervention's side effects. In this work, based on a new characterization of the dynamical behaviour of SIR-type models under control actions (including the stability of equilibrium sets in terms of herd immunity), we study how to minimize the EFS while keeping the IPP controlled at any time. A procedure is proposed to tailor NPIs by separating transient from stationary control objectives: the potential benefits of the strategy are illustrated by a detailed analysis and simulation results related to the COVID-19 pandemic.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Pergamon-Elsevier Science Ltd
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
EPIDEMIC FINAL SIZE
dc.subject
HERD IMMUNITY
dc.subject
INFECTED PEAK PREVALENCE
dc.subject
OPTIMAL CONTROL
dc.subject
SIR MODEL
dc.subject.classification
Otras Ingenierías y Tecnologías
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dc.subject.classification
Otras Ingenierías y Tecnologías
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dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
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dc.title
Minimizing the epidemic final size while containing the infected peak prevalence in SIR systems
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2023-11-10T14:35:45Z
dc.journal.volume
144
dc.journal.pagination
1-8
dc.journal.pais
Estados Unidos
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dc.description.fil
Fil: Sereno Mesa, Juan Esteban. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentina
dc.description.fil
Fil: Anderson, Alejandro Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentina
dc.description.fil
Fil: Ferramosca, Antonio. Università Degli Studi Di Bergamo; Italia
dc.description.fil
Fil: Hernandez Vargas, Esteban Abelardo. Frankfurt Institute For Advanced Studies; Alemania
dc.description.fil
Fil: González, Alejandro Hernán. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentina
dc.journal.title
Automatica
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.automatica.2022.110496
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