Identificando regras de transição de autômato celular probabilista via algoritmo genético em sistemas epidemiológicos

Página do item simplificado
dc.contributor.advisorMonteiro, Luiz Henrique Alvespt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1820487447148268por
dc.contributor.authorOliveira, Douglas Nunes dept_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0751778751767172por
dc.date.accessioned2016-03-15T19:38:12Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:08:44Z
dc.date.available2008-09-24pt_BR
dc.date.available2020-05-28T18:08:44Z
dc.date.issued2008-09-17pt_BR
dc.description.abstractAutômatos celulares probabilistas podem ser usados para modelar a propagação de doenças contagiosas numa população composta por indivíduos suscetíveis, infectados e recuperados da infecção. A cada passo de tempo, um indivíduo suscetível pode ou permanecer suscetível ou contrair a doença de infectados, sendo a probabilidade associada ao contágio dependente do número de infectados em contato com esse suscetível. A cada passo de tempo, um indivíduo infectado pode (probabilisticamente) permanecer infectado, ou se recuperar, ou morrer pela doença ou morrer de outras causas. Um indivíduo recuperado pode, a cada iteração, ou permanecer como está ou morrer. Quando um indivíduo infectado ou recuperado morre, nasce, em seu lugar, um suscetível, de modo que a população permanece constante. Aqui, algoritmos genéticos são empregados para identificar os valores das probabilidades associadas aos processos de infecção, recuperação e morte, a partir de dados epidemiológicos do Arizona (EUA) para catapora. O objetivo é obter um modelo baseado em regras probabilistas de transição de estados capaz de reproduzir essa série temporal e verificar a qualidade da previsão do modelo. Este trabalho revela que as previsões são fortemente influenciadas pelo tamanho do reticulado do autômato celular e por restrições impostas aos valores das probabilidades.por
dc.formatapplication/pdfpor
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Douglas Nunes de. Identificando regras de transição de autômato celular probabilista via algoritmo genético em sistemas epidemiológicos. 2008. 75 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2008.por
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24407
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectalgoritmo genéticopor
dc.subjectautômato celularpor
dc.subjectpropagação de doençaspor
dc.subjectcellular automatoneng
dc.subjectdisease spreadingeng
dc.subjectgenetic algorithmeng
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/3627/Douglas%20Nunes%20de%20Oliveira.pdf.jpg*
dc.titleIdentificando regras de transição de autômato celular probabilista via algoritmo genético em sistemas epidemiológicospor
dc.titleIdentificando regras de transição de autômato celular probabilista via algoritmo genético em sistemas epidemiológicospor
dc.typeDissertaçãopor
local.contributor.board1Oliveira, Pedro Paulo Balbi dept_BR
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9556738277476279por
local.contributor.board2Berlinck, José Guilherme de Souza Chaui Mattospt_BR
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1485621700443009por
local.publisher.countryBRpor
local.publisher.departmentEngenharia Elétricapor
local.publisher.initialsUPMpor
local.publisher.programEngenharia Elétricapor
Arquivos
Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
Douglas Nunes de Oliveira.pdf
Tamanho:
2.52 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Baixar
Coleções
Engenharia Elétrica e Computação - Dissertações - EE Higienópolis