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Impulsive MPC for Influenza Infection Treatment at Variable Time

机译：脉冲式MPC在可变时间治疗流感感染

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Seasonal and pandemic influenza A virus (IAV) infections are responsible for critical worldwide morbidity and mortality. In this work, we propose two control techniques to treat the infection at variable time. The first is an off-line approach that considers the differential evolution (DE) algorithm. The second is an on-line approach, which is a combination of model predictive control (MPC) with the DE algorithm. Both approaches determine the best combination of drug-intake times that maximize the virological efficacy index while minimizing the amount of drug applied during the overall treatment period. Numerical results show that both, the MPC-based and the DE-based treatments, reduce the amount of drug administrated and provide similar virological efficacy indices respect to current clinical recommendations.
机译：季节性和大流行性甲型流感病毒（IAV）感染是导致全球范围内严重的发病率和死亡率的原因。在这项工作中，我们提出了两种控制技术来在不同时间治疗感染。第一种是考虑差分进化（DE）算法的离线方法。第二种是在线方法，它是模型预测控制（MPC）与DE算法的结合。两种方法都确定了最佳的药物吸收时间组合，可以最大程度地发挥病毒学功效指数，同时在整个治疗期间将药物使用量降至最低。数值结果表明，基于MPC的治疗和基于DE的治疗均减少了给药量，并提供了与当前临床建议相似的病毒学疗效指标。

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