Modelagem e controle de propagação de epidemias usando autômatos celulares e teoria de jogos.

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Schimit, Pedro Henrique Triguis
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Autômatos celulares probabilistas; Basic reproduction number; Epidemiologia; Epidemiology; Equaçes diferenciais ordinárias; Fator de reprodutividade basal; Game theory; Modelo SIR; Ordinary differential equations; Probabilistic cellular automata; Random networks; Redes aleatórias; SIR model; Teoria de jogos
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-05122011-153541/

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.