Usando algoritmo genético na identificação de um modelo epidemiológico baseado em autômato celular
Tipo
Dissertação
Data de publicação
2018-02-21
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Gandini, Deivison Marques
Orientador
Monteiro, Luiz Henrique Alves
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Oliveira, Pedro Paulo Balbi de
Schimit, Pedro Henrique Triguis
Schimit, Pedro Henrique Triguis
Programa
Engenharia Elétrica
Resumo
Estudos epidemiológicos buscam entender e prever a propagação de doen_cas contagiosas.
Em muitos desses estudos, empregam-se modelos do tipo SIR. Nesses modelos, cada indivíduo da população hospedeira está, a cada passo de tempo, em um de três estados: suscetível (S), infectado (I) ou recuperado (R). Nesta dissertação, um modelo SIR é implementado
usando um autômato celular probabilista (ACP). Os parâmetros do ACP são
identificados usando um algoritmo genético e dois conjuntos de dados: dados fictícios e
dados realistas de casos de varicela na Alemanha antes da era da vacinação. Este trabalho
mostra que conjuntos distintos de parâmetros do ACP podem levar a soluções em
regime permanente similares. As limitações do procedimento de identificação são discutidas,
principalmente no caso de dados realistas, em que a quantidade de infectados é muito
pequena.
Descrição
Palavras-chave
algoritmo genético , autômato celular , epidemiologia , modelo SIR , varicela
Assuntos Scopus
Citação
GANDINI, Deivison Marques. Usando algoritmo genético na identificação de um modelo epidemiológico baseado em autômato celular. 2018. 45 f. Dissertação( Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo.