Tesis Doctoral
Documento
Autor
Nombre completo
Pedro Henrique Triguis Schimit
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo,2010
Director
Tribunal
Monteiro, Luiz Henrique Alves (Presidente)
Berlinck, José Guilherme de Souza Chaui Mattos
Caldas, Ibere Luiz
Oda, Gisele Akemi
Piqueira, José Roberto Castilho
Título en portugués
Modelagem e controle de propagação de epidemias usando autômatos celulares e teoria de jogos.
Palabras clave en portugués
Autômatos celulares probabilistas
Epidemiologia
Equaçes diferenciais ordinárias
Fator de reprodutividade basal
Modelo SIR
Redes aleatórias
Teoria de jogos
Resumen en portugués
Estuda-se o espalhamento de doenças contagiosas utilizando modelos suscetível-infectado-recuperado (SIR) representados por equações diferenciais ordinárias (EDOs) e por autômatos celulares probabilistas (ACPs) conectados por redes aleatórias. Cada indivíduo (célula) do reticulado do ACP sofre a influência de outros, sendo que a probabilidade de ocorrer interação com os mais próximos é maior. Efetuam-se simulações para investigar como a propagação da doença é afetada pela topologia de acoplamento da população. Comparam-se os resultados numéricos obtidos com o modelo baseado em ACPs aleatoriamente conectados com os resultados obtidos com o modelo descrito por EDOs. Conclui-se que considerar a estrutura topológica da população pode dificultar a caracterização da doença, a partir da observação da evolução temporal do número de infectados. Conclui-se também que isolar alguns infectados causa o mesmo efeito do que isolar muitos suscetíveis. Além disso, analisa-se uma estratégia de vacinação com base em teoria dos jogos. Nesse jogo, o governo tenta minimizar os gastos para controlar a epidemia. Como resultado, o governo realiza campanhas quase-periódicas de vacinação.
Título en inglés
Modelling and control of disease propagation using cellular automata and game theory.
Palabras clave en inglés
Basic reproduction number
Epidemiology
Game theory
Ordinary differential equations
Probabilistic cellular automata
Random networks
SIR model
Resumen en inglés
The spreading of contagious diseases is studied by using susceptible-infected-recovered (SIR) models represented by ordinary differential equations (ODE) and by probabilistic cellular automata (PCA) connected by random networks. Each individual (cell) of the PCA lattice experiences the influence of others, where the probability of occurring interaction with the nearest ones is higher. Simulations for investigating how the disease propagation is affected by the coupling topology of the population are performed. The numerical results obtained with the model based on randomly connected PCA are compared to the results obtained with the model described by ODE. It is concluded that considering the topological structure of the population can pose difficulties for characterizing the disease, from the observation of the time evolution of the number of infected individuals. It is also concluded that isolating a few infected subjects can cause the same effect than isolating many susceptible individuals. Furthermore, a vaccination strategy based on game theory is analyzed. In this game, the government tries to minimize the expenses for controlling the epidemic. As consequence, the government implements quasi-periodic vaccination campaigns.
Ficheros
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Fecha de Publicación
2011-12-09
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