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• W2079716133 abstract "L'optimisation mathematique peut etre un outil precieux pour la gestion des maladies. Les programmations dynamique et lineaire font partie des techniques d'optimisation. Cependant, la programmation lineaire est d'une utilisation limitee pour decrire des systemes biologiques a cause des restrictions sur la structure des modeles, tandis que la programmation dynamique (DP) est mieux adaptee pour resoudre des problemes de gestion a plusieurs etapes. Les quatre composantes de tous les modeles DP sont les periodes de decision, les variables d'etat, une fonction de transition et une fonction critere. Une decision sur la gestion de la maladie est prise a chaque periode de decision. La decision peut etre binaire (ex : traitement ou non) ou elle peut etre constituee d'un choix entre differents moyens de lutte ou differentes doses. Les variables d'etat decrivent l'etat du systeme a tout moment et peuvent, par exemple, correspondre a des periodes clefs du cycle vital de l'agent pathogene. Le nombre de variables d'etat devrait etre aussi petit que possible, par exemple moins de 10, pour simplifier les calculs. La fonction de transition decrit le changement dans les variables d'etat d'une periode de decision a la suivante comme une fonction de l'etat du systeme avec ses decisions de gestion. Elle doit avoir la propriete markovienne. La fonction de critere decrit la quantite a etre optimisee. Etant donne que les decisions concernant la lutte aux maladies sont basees essentiellement sur des profits plutot que sur le rendement ou l'intensite de maladie, la fonction critere peut etre decrite comme la maximisation des profits ou la minimisation des couts. Le modele DP foournit un mecanisme de retroaction pour assurer des decisions optimales, peu importe l'etat actuel du systeme ou les decisions precedentes. Des exemples numeriques simples de DP deterministe et de DP stochastique sont presentes pour demontrer l'efficacite des calculs par cette technique, la propriete d'optimalite et l'applicabilite de la technique dans la prise de decision pour la gestion des maladies." @default.
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