Autômatos Celulares e Sistema Multiagente para Simulação da Propagação de Doenças

Nestetrabalhoéapresentadoumestudosobremodeloscomputacionais epidemiológicos enfocando o tipo Suscetível-Infectado-Removido, SIR, e diferentes estratégias de solução à simulação computacional da propagação de doenças transmissíveis. Mostra-se que modelos baseados em autômatos celulares tipo Lattice Gas Cellular Automata, LGCA, têm soluções assemelhadas às obtidas por sistemas multiagentes, diferentemente de autômatos celulares difusivos. Os resultados obtidos da literatura, bem como aqueles decorrentes deste trabalho, apontam que tais metodologias têm potencial à simulação da dinâmica de fenômenos ecológicos, biológicos e físicos que possam assim ser modelados. Indicam, contudo, que resultados mais condizentes com dados reais dependem do desenvolvimento e da parametrização de modelos que adicionem características essenciais ao fenômeno, como a interação entre indivíduos e meio ambiente, e a heterogeneidade do sistema relacional de contatos.

Aplicação de Autômatos Celulares com passeio aleatório em um estudo sobre o efeito de medidas protetivas na disseminação de doenças

Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)No final do ano de 2019 surgiu um novo vírus da síndrome respiratória aguda grave 2(SARS-CoV-2) que originou o COVID-19. A doença se espalhou rapidamente atingindo diversos países e continentes aumentando cada dia o número de pessoas infectadas. Várias medidas de segurança e isolamento foram tomadas com finalidade de diminuir a disseminação do vírus. A partir desse cenário, faz-se necessário novos estudo sobre espalhamento de doenças para tentar de certa forma entender e prever os efeitos das ações tomadas. Neste trabalho utilizamos um modelo de autômatos celulares para simular a dinâmica populacional, com foco em restrições de mobilidade e probabilidade de transmissão. Foram realizadas 10 simulações para diferentes combinações de probabilidades de contaminação e percentual de isolamento em uma população simulada com um total de 2676 indivíduos. Dessas simulações, foram analisadas o número médio de indivíduos que contraíram a doença e consequentemente curadas, a média do tempo de duração do surto até que o desaparecimento da doença e também a média do número máximo de indivíduos que contraíram a doença em um mesmo instante de tempo. Os principais resultados obtidos a partir das simulações foram que o efeito de isolamento e medidas protetivas em conjunto propiciaram uma redução significativa no numero de contaminados durante o surto. Outros resultados importantes foram que o efeito individual de um desses fatores parece não sertão eficiente quando não há um controle do outro, e que o percentual de curados na população(imunizados) contribui para o controle do surto desde que mantido os percentuais iniciais de isolamento e o mesmo rigor em medidas protetivas

Autômatos Celulares e Sistema Multiagente para Simulação da Propagação de Doenças

Nestetrabalhoéapresentadoumestudosobremodeloscomputacionais epidemiológicos enfocando o tipo Suscetível-Infectado-Removido, SIR, e diferentes estratégias de solução à simulação computacional da propagação de doenças transmissíveis. Mostra-se que modelos baseados em autômatos celulares tipo Lattice Gas Cellular Automata, LGCA, têm soluções assemelhadas às obtidas por sistemas multiagentes, diferentemente de autômatos celulares difusivos. Os resultados obtidos da literatura, bem como aqueles decorrentes deste trabalho, apontam que tais metodologias têm potencial à simulação da dinâmica de fenômenos ecológicos, biológicos e físicos que possam assim ser modelados. Indicam, contudo, que resultados mais condizentes com dados reais dependem do desenvolvimento e da parametrização de modelos que adicionem características essenciais ao fenômeno, como a interação entre indivíduos e meio ambiente, e a heterogeneidade do sistema relacional de contatos.