Intelligent optimal control of nonlinear diabetic population dynamics system using a genetic algorithm

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorEl Ouissari Abdellatif
dc.contributor.authorEl Moutaouakil Karim
dc.date.accessioned2024-12-05T14:47:24Z
dc.date.available2024-12-05T14:47:24Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractDiabetes is a chronic disease affecting millions of people worldwide. Several studies have been carried out to control the diabetes problem, involving both linear and non-linear models. However, the complexity of linear models makes it impossible to describe the diabetic population dynamic in depth. To capture more detail about this dynamic, non-linear terms were introduced into the mathematical models, resulting in more complicated models strongly consistent with reality (capable of re-producing observable data). The most commonly used methods for control estimation are Pantryagain’s maximum principle and Gumel’s numerical method. However, these methods lead to a costly strategy regarding material and human resources; in addition, diabetologists cannot use the formulas implemented by the proposed controls. In this paper, the authors propose a straightforward and well-performing strategy based on non-linear models and genetic algorithms (GA) that consists of three steps: 1) discretization of the considered non-linear model using classical numerical methods (trapezoidal rule and Euler–Cauchy algorithm); 2) estimation of the optimal control, in several points, based on GA with appropriate fitness function and suitable genetic operators (mutation, crossover, and selection); 3) construction of the optimal control using an interpolation model (splines). The results show that the use of the GA for non-linear models was successfully solved, resulting in a control approach that shows a significant decrease in the number of diabetes cases and diabetics with complications. Remarkably, this result is achieved using less than 70% of available resources.
dc.description.abstractotherЦукровий діабет є хронічним захворюванням, яким страждають мільйони людей у всьому світі. Виконано кілька досліджень, спрямованих на контроль проблеми діабету, із використанням як лінійних, так і нелінійних моделей. Однак складність лінійних моделей не в змозі глибинно описати динаміку діабетичного населення. Щоб отримати більше деталей про цю динаміку, до математичних моделей уведено нелінійні терміни, що призвело до більш складних моделей, які повністю відповідають реальності (здатні відтворювати спостережувані дані). Найбільш часто використовуваними методами для оцінювання контролю є принцип максимуму Пантрягейна та числовий метод Гумеля. Однак ці методи призводять до дуже дорогої стратегії з точки зору матеріальних і людських ресурсів; крім того, діабетологи не в змозі використовувати формули, реалізовані запропонованими елементами контролю. Запропоновано вибіркову стратегію та продуктивність, засновану на нелінійних моделях і генетичних алгоритмах (GA), яка виконується в три етапи: 1) дискретизація розглянутої нелінійної моделі за допомогою класичних числових методів (правило трапеції та алгоритм Ейлера–Коші); 2) оцінювання оптимального контролю в кількох точках на основі GA з відповідною функцією пристосованості та відповідними генетичними операторами (мутація, схрещування та відбір); 3) побудова оптимального керування за допомогою інтерполяційної моделі (сплайнів). Отримані результати показали, що використання GA для нелінійних моделей було успішно вирішено, що призвело до контрольного підходу, який демонструє значне зменшення кількості випадків діабету та діабетиків з ускладненнями. Примітно, що цей результат досягається з використанням менше ніж 70% доступних ресурсів.
dc.format.pagerangeС. 134-148
dc.identifier.citationEl Ouissari Abdellatif. Intelligent optimal control of nonlinear diabetic population dynamics system using a genetic algorithm / El Ouissari Abdellatif, El Moutaouakil Karim // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. – 2024. – № 1. – С. 134-148. – Бібліогр.: 40 назв.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2024.1.10
dc.identifier.orcid0000-0003-0956-2029
dc.identifier.orcid0000-0003-3922-5592
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/71035
dc.language.isoen
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.sourceСистемні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал, № 1
dc.subjectoptimal control
dc.subjectdifferential equation
dc.subjectdiabetes
dc.subjectgenetic algorithms
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectintelligent local search
dc.subjectоптимальне керування
dc.subjectдиференціальне рівняння
dc.subjectдіабет
dc.subjectгенетичні алгоритми
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectінтелектуальний локальний пошук
dc.subject.udc62-50
dc.titleIntelligent optimal control of nonlinear diabetic population dynamics system using a genetic algorithm
dc.title.alternativeІнтелектуальне оптимальне керування нелінійною системою популяційної динаміки хворих на діабет із використанням генетичного алгоритму
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
134-148.pdf
Розмір:
389.77 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Системні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 1