数学研究人员找到了改进权衡科学的新方法 _数学研究人员

研究农业、生态学和医学领域复杂问题的 QUT 研究人员开发了一种数学模型，以实现更快的解决方案。

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关于干预的强度和持续时间的问题只是医生和科学家在日常决策中面临的一些判断。
从作物生产到化疗，发表在《皇家学会界面杂志》上的新研究改进了如何确定“最佳”干预策略。
【数学研究人员找到了改进权衡科学的新方法】Matthew Simpson 教授，博士昆士兰理工大学数据科学中心和澳大利亚数学与统计前沿卓越中心 (ACEMS) 的研究员 Jesse Sharp(左图)和 Kevin Burrage 教授开发了新的数学方法，可以更快地模拟不同的场景以获得最佳解决方案。
正在攻读博士学位的夏普先生说，该方法涉及最优控制理论，可以将其描述为竞争目标之间的“权衡科学” 。
“使用数学优化技术帮助我们做出更明智、更有效的资源分配决策，”他说。
“如果你给某人过多的化疗，你可能会杀死白血病和病人。在这种情况下，'成本'显然太高了，”他说。
他说在化疗的好处和有害的副作用之间找到正确的平衡很重要。
“你做一个猜测，运行那个场景，使用数学技术一次又一次地改进你的猜测，以越来越接近最佳解决方案，”他说。
“我们正在做的是改进数值技术，所以你只需要解决这个问题的次数更少。”
该方法也可以应用于农业实践(见左图)，例如确定如何给作物施肥的选项。
针对给定情况出现的最优控制策略取决于最优性的特征以及“最佳结果”在特定情况下的含义。
夏普先生说，插图显示“不控制”是最简单的策略，而“砰砰”控制是一种在最大施肥和不施肥之间切换的干预，而在“连续控制”中，施肥量可以改变随着时间的推移。
“在这项研究中，我们提高了目前用于解决这些优化问题的计算技术的效率，”他说。
“提高的效率可能使我们能够解决更复杂的问题，这些问题以前可能在计算上过于昂贵且无法解决。”
马修辛普森教授说这项研究可以应用于一系列问题。
辛普森教授说：“我们可以比以前更快地找到解决方案，或者我们可以找到过去计算方法未能找到的解决方案。”
“任何时候你有某种系统需要输出，所以它可能是自动驾驶汽车或某种生物系统，这是一种可以告诉你最佳协议的策略。”