@MASTERSTHESIS{ 2023:1853668532,
 	title = {Um modelo epidemiológico baseado em autômatos celulares e rede multicidades},
 	year = {2023},
 	url = "http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/3239",
 	abstract = "A história é marcada por diversas pandemias que causaram grandes impactos na saúde pública, economia e na sociedade. Desde a Peste de Antonina no século II d.C., várias pandemias foram registradas, como a Peste Negra, Gripe Espanhola, HIV/AIDS e a SARS. A pandemia mais recente é da COVID-19, declarada pela Organização Mundial da Saúde em março de 2020, que se espalhou rapidamente pelo mundo e afetou milhões de pessoas, levando a uma crise global na saúde pública e na economia. Este estudo tem como objetivo investigar o impacto da movimentação de indivíduos entre cidades na dinâmica da COVID-19 na população durante pandemias. Para tanto, foi proposto um modelo matemático epidemiológico baseado em uma rede multicidades. A rede de cidades foi configurada a partir de dois modelos clássicos de redes aleatórias complexas: Mundo Pequeno (Small-World) e Barabási–Albert. O modelo matemático utilizado para uma cidade utiliza-se de autômatos celulares e de uma variação do modelo SIR (Suscetível-Infectado-Recuperado), proposto por Kermack e McKendrick em 1927. A pesquisa conclui que a redução da taxa de viagens entre cidades pode diminuir o pico global de infectados na população e atrasá-lo, "achatando a curva" de infecções. Além disso, a topologia de conexões entre cidades interfere na velocidade de propagação e na dinâmica de espalhamento da doença entre cidades. Com isso, o estudo contribui para o entendimento dos efeitos das políticas de controle da movimentação de pessoas entre cidades na propagação de pandemias.",
 	publisher = {Universidade Nove de Julho},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Informática e Gestão do Conhecimento},
 	note = {Informática}
}