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Título : Simulação de modelos epidemiológicos em redes de mobilidade temporais.
Autor : Costa, Gabriel Ferreira da
metadata.dc.contributor.advisor: Freitas, Vander Luis de Souza
metadata.dc.contributor.referee: Silva, Alcides Volpato Carneiro de Castro e
Machado, Romuel Figueiredo
Freitas, Vander Luis de Souza
Palabras clave : Sistemas dinâmicos - redes complexas
Redes de sistemas dinâmicos
Epidemiologia
Fecha de publicación : 2025
Citación : COSTA, Gabriel Ferreira. Simulação de modelos epidemiológicos em redes de mobilidade temporais. 2025. 61 f. Monografia (Graduação em Física Bacharelado) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2025.
Resumen : Modelos SIR para metapopulações são amplamente utilizados para estudar a propagação de doenças infecciosas, mas geralmente assumem redes estáticas ou com fluxos fixos. No entanto, redes de mobilidade temporais apresentam variações dinâmicas que impactam diretamente a disseminação epidêmica. Esta monografia parte da hipótese de que é possível adaptar modelos epidemiológicos tradicionais para incorporar fluxos dinâmicos de entrada e saída nas metapopulações, garantindo que o sistema permaneça conservativo. Para isso, propõe-se a adaptação de um modelo SIR de metapopulações para redes de mobilidade temporais, considerando diferentes configurações topológicas, desde redes completamente conectadas até redes com restrições geográficas ou de infraestrutura de transporte. Utilizando dados sintéticos e reais de mobilidade, o estudo analisa diversos cenários e sua influência na propagação epidêmica. Os resultados indicam que a adaptação do modelo para utilizar redes temporais permite capturar melhor a dinâmica da propagação da doença, mantendo a conservação da população total ao longo do tempo. Além disso, a introdução de fluxos dinâmicos revelou padrões distintos de disseminação que não seriam observáveis em abordagens convencionais.
metadata.dc.description.abstracten: SIR models for metapopulations are widely used to study the spread of infectious diseases, but they often assume static networks or fixed mobility flows. However, temporal mobility networks exhibit dynamic variations that directly impact epidemic dissemination. This monograph is based on the hypothesis that traditional epidemiological models can be adapted to incorporate dynamic inflow and outflow in metapopulations while ensuring that the system remains conservative. To this end, we propose adapting the SIR metapopulation model for temporal mobility networks, considering different topological configurations, ranging from fully connected networks to those with geographical or transportation infrastructure constraints. Using synthetic and real mobility data, the study analyzes various scenarios and their influence on epidemic spread. The results indicate that adapting the model to account for temporal networks better captures disease propagation dynamics while preserving the total population over time. Furthermore, introducing dynamic flows revealed distinct dissemination patterns that would not be observable in conventional approaches.
URI : http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/7573
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