Optimización bajo incertidumbre de políticas de control por enfermedades transmitidas por vectores

Abstract

In this work, a stochastic mathematical model is presented for the strategic planning, dosing and scheduling of fumigation to reduce diseases caused by mosquitoes in a specific geographic location. Multiple scenarios are generated to consider the uncertainty in the existing mosquito population based on a normal distribution, this being a very important parameter in the stochastic mathematical model. In addition, the occupational health of the selected geographic location will be considered, taking into account the permissible limits of each of the insecticides to be applied. In this stochastic mathematical model, the Pareto solution methodology will be used, taking a CVaR approach. Giving as results the most probable scenarios that occur in a cumulative probability graph, one of these scenarios is selected for the analysis of the planning, dosage and strategic scheduling of fumigation, in addition, this scenario provides a balanced solution between infected people and minimum total cost for this problem. And finally, a comparison is made of the results obtained with those that occurred in that geographical location.

En este trabajo se presenta un modelo matemático estocástico para la planificación, dosificación y calendarización estratégica de fumigación para reducir las enfermedades causadas por mosquitos en una ubicación geográfica. Se generan múltiples escenarios para considerar la incertidumbre en la población de mosquitos existentes con base en una distribución normal de la población de personas, siendo esta un parámetro muy importante en el modelo matemático estocástico. Además, se considera la salud ocupacional de la ubicación geográfica seleccionada tomando en cuenta los límites permisibles de cada uno de los insecticidas a aplicar. En este modelo matemático estocástico se utilizará la metodología de solución de Pareto tomando un enfoque CVaR. Dando como resultados los escenarios más probables que sucedan en una gráfica de probabilidad acumulada, de estos escenarios se selecciona uno para el análisis de la planificación, dosificación y calendarización estratégica de fumigación, además, este escenario da una solución de equilibrio entre personas infectadas y costo total mínimo para este problema. Y por último se hace una comparación de los resultados obtenido con los sucedidos en esa ubicación geográfica.