A Model of Alcohol Consumption with Semi-Markov Variable Coefficients
Artykuł w czasopiśmie
MNiSW
5
spoza listy
| Status: | |
| Warianty tytułu: |
Модель Споживання Алкоголю з Напівмарківськими Коефіцієнтами
|
| Autorzy: | Chabanyuk Yaroslav, Stepaniak Oleh , Khimka Uliana |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Rok wydania: | 2024 |
| Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
| Język: | angielski | rosyjski |
| Numer czasopisma: | 25 |
| Strony: | 151 - 159 |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | NIE |
| Publikacja OA: | TAK |
| Licencja: | |
| Sposób udostępnienia: | Witryna wydawcy |
| Wersja tekstu: | Ostateczna wersja opublikowana |
| Czas opublikowania: | W momencie opublikowania |
| Data opublikowania w OA: | 30 września 2024 |
| Abstrakty: | angielski | ukraiński |
| This paper focuses on the in-depth study of a stochastic approxi-mation methodology involving semi-Markov switches in an averaging scheme with a minor parameter. We present a model where perceived objects are impacted by noise variables dependent on the semi-Markov process. The emphasis is on analyzing the convergence and stability of the stochastic approximation process within this context. Theoretical results are presented alongside numeric simulations, demonstrating the practical applications in managing complex stochastic systems. This work opens promising paths for the use of stochastic approximation approaches in the wider field of semi-Markov processes. Recognizing the mutable nature of alcohol consumption and its dependency on a va-riety of factors, we propose encoding such dynamism within a semi-Markov parameter structure. This model handles the patterns of indi-vidual alcohol consumption as a semi-Markov process; the transition probabilities between different states of alcohol consumption are di-rected by sociodemographic variables that change over time. Our ap-proach, thus, bridges the gap between the realities of ever-changing al-cohol consumption trends and static traditional Markov-chainmodels. By integrating real-world variables into our innovative model, we offer a cutting-edge analytical tool that lays down new paths for understand-ing and addressing the challenges with alcohol consumption patterns. Further, our insights have the potential to significantly impact the for-mulation of effective strategies and public health interventions aimed at alcohol-related harm reduction. | |
| Стаття присвячена застосуванню неперервної процедури стохасти-чної апроксимації, що включає напівмарківські перемикання в схемі усереднення з використанням малого параметру. Ми представляємо модель, у якій на об’єкти впливають шуми, що залежать від напівмар-ківського процесу. Акцент робиться на аналіз збіжності та стійкості процесу стохастичного наближення в цьому контексті. Теоретичні ре-зультати представлені разом із чисельним моделюванням, що демон-струють практичне застосування в управлінні складними стохастични-ми системами. Ця робота відкриває способи для використання підходів стохастичного наближення в ширшій області напівмарківських проце-сів. Визнаючи мінливий характер споживання алкоголю та його залеж-ність від різноманітних факторів, ми пропонуємо закодувати випадкову динаміку у напівмарківській структурі параметрів. Розглянута модель описує індивідуальне споживання алкоголю як напівмарківський про-цес; ймовірності переходу між різними станами споживання алкоголю визначаються соціально-демографічними змінними, які змінюються з часом. Таким чином, наш підхід долає розрив між реаліями тенденцій споживання алкоголю, що постійно змінюються, і статичними тради-ційними моделями зі сталими коефіцієнтами. Інтегруючи змінні реаль-ного світу в нашу інноваційну модель, ми пропонуємо новітній аналітичний інструмент, який прокладає нові шляхи для розуміння та вирі-шення проблем, пов’язаних ізмоделями вживання алкоголю. Крім того, наші висновки можуть суттєво вплинути на формулювання ефективних стратегій і заходів у сфері охорони здоров’я, а також спрямованих на зменшення шкоди, пов’язаної з алкоголем. |
