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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.55.2020.tde-31012020-161327
Documento
Autor
Nome completo
Bruno Daniel Sanches da Silva
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2019
Orientador
Banca examinadora
Rodrigues, Francisco Aparecido (Presidente)
Oliveira Junior, Osvaldo Novais de
Travençolo, Bruno Augusto Nassif
Travieso, Gonzalo
Título em português
Propagação de epidemias em redes adaptativas
Palavras-chave em português
Estatística
Propagação de epidemias
Redes adaptativas
Sistemas complexos
Resumo em português
Modelos de propagação de epidemias e rumores são fundamentais para a previsão e controle da transmissão de agentes infecciosos e comportamento social. A maioria dos modelos desenvolvidos em redes complexas considera apenas estruturas estáticas, onde a conexões são mantidas ao longo do tempo. Apenas recentemente, modelos de propagação de epidemias em redes adaptativas foram propostos. Nessas redes, as conexões não são estáticas, variando durante a propagação do agente infeccioso. Neste trabalho proporemos um modelo de movimentação de agentes e iremos analisar a dinâmica entre o comportamento individual dos agentes e a propagação de epidemias e rumores. Os resultados obtidos permitirão uma melhor compreensão sobre a propagação de informação em redes complexas com estrutura variante no tempo.
Título em inglês
Epidemic spreading in adaptive networks
Palavras-chave em inglês
Adaptive networks
Complex systems
Epidemic spreading
Statistics
Resumo em inglês
Propagation models of epidemics and rumors are fundamental to forecast and control the transmission of infectious agents and social behavior. Most models developed in complex networks consider only static structures where connections are maintained over time. Only recently, epidemic models in adaptative networks have been proposed. In these networks, the connections are not static, varying during the spread of the infectious agent. In this study, we aimed to analize the dynamics that emerges from the interplay between the individual behavior of agents and the spreading of an epidemic or rumor. The results allow a better understanding of the spread of information in complex networks with time-varying structure.
 
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Data de Publicação
2020-02-03
 
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