COVID-19 का रणनीतिक गणितीय मॉडलिंग के माध्यम से उचित नियंत्रण: हार्मोनिक औसत घटना दर और टीकाकरण को शामिल करना

COVID-19 एक नवजात वायरस है जो वैश्विक स्तर पर फैल गया है, और दुनिया भर की सरकारें अक्सर इसके फैलाव को रोकने के लिए विभिन्न रणनीतियों का कार्यान्वयन करती हैं। साहित्य में, कई COVID-19 मॉडल का अध्ययन द्वि-रेखीय घटना दर के साथ किया गया है। इस अध्ययन में, S1V1E1I1Q1R1 (संवेदनशील-टीकाकृत-प्रदर्शित-संक्रामक-क्वारंटाइन-ठीक) COVID-19 मॉडल का प्रस्ताव रखा गया है। यह अध्ययन करने के लिए कि रोग जनसंख्या में कैसे फैलता है, एक एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है। रोग-मुक्त संतुलन बिंदु की गणना करने के लिए एल्गोरिदम की प्रभावशीलता का उपयोग किया जाता है। R0 खोजने के लिए अगली पीढ़ी मैट्रिक्स तकनीक का उपयोग किया जाता है। अधिक यह जांचने के लिए कि मानकों का बुनियादी प्रजनन संख्या (R0) पर क्या प्रभाव है, संवेदनशीलता विश्लेषण किया जाता है। संख्यात्मक अनुकरण दिखाता है कि रोग जनसंख्या में संपर्क दर β के मान को बढ़ाकर फैलता है, जबकि टीकाकरण दर θ, क्वारंटाइन दर ϕ, और ठीक होने की दर γ को बढ़ाकर जनसंख्या में रोग का फैलाव कम हो जाता है। विभिन्न उचित नियंत्रण रणनीतियों, जैसे कि सामाजिक दूरी और त्वरित अलगाव, को भी लागू किया जाता है।