Um Estudo de Autômatos Celulares para o Espalhamento Geográfico de Epidemias com Parâmetro Fuzzy

Autores

  • M.S. Peixoto
  • L.C. Barros

DOI:

https://doi.org/10.5540/tema.2004.05.01.0125

Resumo

O modelo SIR (Suscetíveis-Infectados-Recuperados) clássico não considera explicitamente a dimensão espacial de transmissão da doença e assume que os indivíduos têm mesma chance de encontros entre si. Emmendorfer e Rodrigues [2] consideraram vizinhança local e efeitos não locais na evolução da doença, supondo que os contatos são aleatórios. Neste trabalho, o objetivo fundamental é utilizar sistemas fuzzy, baseados em regras ling¨uísticas, para incorporar os efeitos não locais e um modelo Autômato Celular para estudar o espalhamento geográfico da doença. Simulações numéricas foram realizadas e comparadas com aquelas obtidas por Emmendorfer e Rodrigues [2].

Referências

[1] L. Edelstein-Keshet, “Mathematical Models in Biology”, McGraw-Hill, Inc, 1987.

L.R. Emmendorfer e L.A.D. Rodrigues, Um modelo de Autômatos Celulares para o Espalhamento Geográfico de Epidemias, Tendências em Matemática Aplicada e Computacional, 2 (2001), 73-80.

G.B. Ermentrout e L. Edelstein-Keshet, Cellular Automata Approaches to Biological Modeling, Theor. Biol., 160 (1993), 97-133.

W.O. Kermack e A.G. McKendrick, A contribution to the mathematical theory of epidemics, Proceedings of the Royal Society of London Series A, 15 (1927), 700 -721.

W. Pedrycz e F. Gomide, “An Introduction to Fuzzy Sets: Analysis and Design”, Massachusetts Institute of Technology, 1998.

F. Ribacionka, “Sistemas Computacionais baseados em Lógica Fuzzy”, Dissertação de Mestrado, Universidade Mackenzie, São Paulo, SP, 1999. (disponível em http://sites.uol.com.br/fribacio)

H.M. Yang, “Epidemiologia Matemática: estudo dos efeitos da vacinação em doenças de transmissão direta”, Editora da Unicamp, 2001.

L.A. Zadeh, Fuzzy Sets, Informat. Control, 8 (1965), 338-353.

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Publicado

2004-06-01

Como Citar

Peixoto, M., & Barros, L. (2004). Um Estudo de Autômatos Celulares para o Espalhamento Geográfico de Epidemias com Parâmetro Fuzzy. Trends in Computational and Applied Mathematics, 5(1), 125–133. https://doi.org/10.5540/tema.2004.05.01.0125

Edição

Seção

Artigo Original