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  • 深圳先進技術研究院

    深圳先進院聯合團隊取得KDD PAPW'20流行病流動干預競賽冠軍

    發布時間:2020-09-02 來源:深圳先進技術研究院

      8月23日到27日,數據挖掘、知識發現領域的國際最高級別學術會議—— KDD 2020 在線上舉辦,會上頒發了由PAPW 2020(The Workshop of Prescriptive Analytics for the Physical World) 組織的“流行病流動干預競賽”相關獎項。來自中國科學院深圳先進技術研究院高性能計算技術研究中心的兩支參賽隊伍包攬了比賽的冠亞軍,參賽隊伍的指導教師為寧立副研究員。 

      新型冠狀病毒(COVID-19)感染的肺炎疫情牽動著全世界的心。大數據、人工智能、云計算等數字技術,在疫情監測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等方面發揮著重要作用。面對“新冠肺炎”,一方面,世界各國采取的“社交距離”“居家隔離”“健康碼”等一系列人員隔離策略被認為可以有效遏制疫情蔓延;另一方面,隔離策略也在一定程度上影響了人們日常生活和各國經濟運轉。如何設計隔離策略,既能保證人們的正常生活,又能遏制疫情的蔓延,是全球研究者關注的熱點問題。 

      PAPW 2020研討會基于上述背景舉辦了流行病流動干預競賽,要求設計出針對流行病的流動干預策略。此次比賽由賓夕法尼亞州立大學、清華大學、南加州大學、卡塔爾計算研究所、上海交通大學、雅典國立卡波迪斯安大學以及弗吉尼亞理工大學共同主辦,旨在尋找有效的人員流動干預政策,以在流行病暴發期間最大程度地減少病毒的傳播。具體地,本次競賽目標是通過計算機模擬環境下,最大程度減少感染人數、減少人類流動性干預。比賽中使用的模擬器對一個1萬人規模城市進行了60天的仿真,采用易感性感染恢復(SIR)模型進行疾病傳播建模,并根據干預策略進行個體級別的模擬。比賽針對5種不同的場景進行了仿真,根據5種場景下的排名決定最終總排名。 

      比賽共有來自世界各地逾20余支隊伍參加比賽。最終,深圳先進院、京東聯合組成參賽隊伍取得正賽總分第一名,采用強化學習算法對問題進行建模來優化流動干預策略;深圳先進院派出的另一支參賽隊伍采用遺傳算法對問題建模。兩支參賽隊伍最終提出的干預策略,都分別將各場景的累計感染人數控制在100人以下,遠低于其它參賽隊伍提出的解決方案。兩團隊的提交成績在所有分場景下均取得前兩名,因此以較高優勢獲得比賽的冠亞軍。 

      此次獲獎團隊中的深圳先進院成員,來自深圳先進院數字所高性能計算研究中心的算法優化課題組。課題組由張涌研究員領導,目前成員包括副研究員1人,博士員工2人,工程師1人,博士碩士學生8人。近年來,課題組專注于研究近似算法和在線算法的設計與分析,以及分布式計算和多智能體系統方面的算法和應用。 

    獲勝隊伍公告網站截圖(來源:https://prescriptive-analytics.github.io

    京東數據科學實驗室團隊

    深圳先進院算法優化課題組團隊

    獲獎證書


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