Made available in DSpace on 2015-07-22T20:49:51Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-03-30 / A idéia central desta dissertação de mestrado foi contribuir para a modernização do sistema de vigilância epidemiológica por meio do desenvolvimento de um modelo para o estudo da evolução da Tuberculose (TB) no tempo, disponibilizando este modelo em um ambiente computacional. O modelo citado foi desenvolvido para suportar experimentos controlados com estimativas realísticas, parametrizado segundo a mobilidade e interação da tuberculose com a população, bem como pelo seu desenvolvimento entre os hospedeiros. O modelo de disseminação da tuberculose foi baseado em um autômato celular probabilístico, projetado para explorar explicitamente o comportamento espaço-temporal de uma população heterogênea. As regras de transição mimetizaram os tipos de interação relacionados ao desenvolvimento da doença nessa população. Os resultados obtidos indicaram que a vacina, no que diz respeito à tuberculose, não influencia no seu desaparecimento e que apesar de apresentar um impacto muito grande na tuberculose primária, não tem poder relevante sobre a tuberculose secundária (pulmonar), sendo essa, a forma que transporta a doença de um individuo para outro. Apenas com tratamentos completamente realizados será possível o ver recrudescimento da TB. / TEDE / BV UNIFESP: Teses e dissertações

Made available in DSpace on 2017-07-21T19:26:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Kelly Cristiane Iarosz.pdf: 12762091 bytes, checksum: 098f86a58a73585913aa53aff950b6e2 (MD5) Previous issue date: 2013-02-22 / Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Paraná / In this thesis we considered cellular automaton model with time delay. Time delay included in this model reflects the delay between the time in which the site is affected and the time in which its variable is updated. Firstly, we studied the growth of cancer considering the infiltration of cancer cells in normal tissues. It was used a simple cellular automaton that models a biological system, which is classified in spatio-temporal classes using the Hamming distance as a form of diagnosis. With this diagnosis it was possible to observe the suppression of cancerous cells, varying the system parameters. We also studied the relation between the time delay in the cell cycle and the time to start the metastasis, using suitable numerical diagnostics. Moreover, we study the firing rate properties of a cellular automaton model for a neuronal network with chemical synapses. We propose a simple mechanism in which the nonlocal connections are included, through electrical and chemical synapses. In the latter case, we introduce a time delay which produces selfsustained activity. Nonlocal connections, or shortcuts, are randomly introduced according to a specified connection probability. There is a range of connection probabilities for which neuron firing occurs, as well as a critical probability for which the firing ceases in the absence of time delay. The critical probability for nonlocal shortcuts depends on the network size according to a power-law. We also compute the firing rate amplification factor by varying both the connection probability and the time delay for different network sizes. A issue that would be interesting to explore in future works is the influence of cancerous cells on the firing rate in a neuronal network considering cellular automaton. / Nesta tese apresenta-se um modelo de autômato celular onde insere-se um tempo de atraso, representado pelo intervalo entre o momento em que a célula é afetada e o tempo em que sua variável de estado é atualizada. Estudou-se a Proliferação de células canceríıgenas, considerando-se sua metástase para tecidos normais. Com um autômato celular simples modelou-se o sistema biológico, atribuindo a esses classes espaço temporais utilizando-se a distância de Hamming como forma de diagnóstico. Por meio do diagnóstico observou-se a supressão de células cancerígenas quando os parâmetros do sistema são variados. Posteriormente, estudou-se a relação existente entre o tempo de atraso no ciclo celular e o tempo para que a met´astase ocorra. Além dos pontos citados acima, ainda apresenta-se nesta tese o estudo da taxa de disparos de uma rede neuronal com sinapses elétricas equímicas, modeladas por um autômato celular. Propõe-se um mecanismo simples, onde conexões não-locais são inclusas na rede aleatóriamente com probabilidade especificada no modelo. Um tempo de atraso ´e inserido no modelo, desta forma, produz-se a atividade autosustentável, verifica-se uma gama de probabilidades de conexão com as quais os disparos neuronais podem ocorrer, bem como uma probabilidade crítica de conexões não locais para que os disparos venham cessar na ausência do tempo de atraso. Essa probabilidade crítica depende do tamanho da rede e segue uma lei de potência. Calculou-se também o fator de amplificação da taxa de disparos, variando a probabilidade de conexões e o tempo de atraso para tamanhos diferentes de rede. Por fim apresenta-se alguns pontos sobre a influência de células cancerígenas na taxa de disparos em uma rede neuronal.

Submitted by José Fontoura (fontouramail@yahoo.com.br) on 2015-01-08T22:51:52Z No. of bitstreams: 1 Fontoura.pdf: 1275683 bytes, checksum: 7cfddd3104215e918c23e2b753684928 (MD5) / Rejected by Fatima Cleômenis Botelho Maria (botelho@ufba.br), reason: O título deve ser inserido com apenas a inicial em caixa alta (maiúscula). on 2015-01-14T12:10:19Z (GMT) / Submitted by José Fontoura (fontouramail@yahoo.com.br) on 2015-01-14T17:16:25Z No. of bitstreams: 1 Fontoura.pdf: 1275683 bytes, checksum: 7cfddd3104215e918c23e2b753684928 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Auxiliadora da Silva Lopes (silopes@ufba.br) on 2015-01-27T14:43:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Fontoura.pdf: 1275683 bytes, checksum: 7cfddd3104215e918c23e2b753684928 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-01-27T14:43:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fontoura.pdf: 1275683 bytes, checksum: 7cfddd3104215e918c23e2b753684928 (MD5) / No presente trabalho realizou-se uma análise de comportamentos de cooperação e defecção em ambiente simulado. Nosso estudo teve como finalidades simular interações sociais em um ambiente computacional utilizando teorias desenvolvidas na biologia e na economia, e construir algoritmos para processar essas interações entre indivíduos virtuais. Os elementos computacionais processaram os caracteres egoísta, vingativo e o altruísta ao longo de intervalos de tempo. O processo de interação foi emulado utilizando dois algoritmos baseados em princípios da teoria dos jogos, mais especificamente o dilema do prisioneiro, além de outro que utilizou a teoria de autômato celulares que poderão indicar o percentual máximo aceitável de contaminação de uma população por um caráter e/ou tempo máximo de sobrevivência dos caracteres. Nossas contribuições tiveram como foco encontrar um percentual máximo que uma população aceita de contaminação pelo caráter egoísta, antes de sucumbir, além de verificar, dentro desse contexto, o tempo máximo de sobrevivência do caráter egoísta em contraponto com os caracteres altruísta e o vingativo. / ABSTRACT In the present work an analysis of behaviors of cooperation and defection in a simulated environment. Our study aims to simulate social interactions in a computing environment using theories developed in biology and economics, and build algorithms to process these virtual interactions between individuals. The computational elements processed the selfish, vindictive and altruistic character over time intervals. The interaction process was emulated using two algorithms based on principles of game theory, specifically the prisoner’s dilemma, and the other using the theory of cellular automata which may indicate the maximum acceptable percentage of contamination of a population for a character and / or maximum survival time of characters. Our contributions have focused on finding a maximum percentage that accepts a population of contamination by selfish character before succumbing, and verify, within this context, the maximum survival time of the selfish character in counterpoint to the altruistic character and vindictive.

Celular automata are one of many alternative models of computation. Massive parallelism and the posibillity to describe their local behaviour in a simple way are of particular interest. This thesis describes a different way of representing the local transfer function of cellular automata, which is particulary suitable for use in genetic algorithm. This representation is based on simple model, mirroring the way instruction based register machines operate. The aim of this publication is to analyze and assess applicability of proposed method.

Les automates cellulaires forment une famille bien connue de modèles dynamiques discrets, introduits par S.Ulam et J. von Neumann dans les années 40. Ils ont été étudiés avec succès sous différents points de vue: modélisation, dynamique, ou encore complexité algorithmique. Dans ce travail, nous adoptons ce dernier point de vue pour étudier la famille des automates cellulaires coagulants, ceux dont l’état d’une cellule nepeut évoluer qu’en suivant une relation d’ordre prédéfinie sur l’ensemble de ses états. Nous étudions la complexité algorithmique de ces automates cellulaires de deux points de vue : la capacité de certains automates coagulants à simuler tous les autres automates cellulaires coagulants, appelée universalité intrinsèque, et la complexité temporelle de prédiction de l’évolution d’une cellule à partir d’une configuration finie, appelée complexité de prédiction. Nous montrons que malgré les sévères restrictions apportées par l’ordre sur les états,les automates cellulaires coagulants peuvent toujours exhiber des comportements de grande complexité.D’une part, nous démontrons qu’en dimension deux et supérieure il existe un automate cellulaire coagulants intrinsèquement universel pour les automates cellulaires coagulants en codant leurs états par des blocs de cellules ; cet automate cellulaire effectue au plus deux changements d’états par cellule. Ce résultat est minimal en dimension deux et peut être amélioré en passant à au plus un changement en dimensions supérieures.D’autre part, nous étudions la complexité algorithmique du problème de prédiction pour la famille des automates cellulaires totalistiques à deux états et voisinage de von Neumann en dimension deux. Dans cette famille de 32 automates, nous exhibons deux automates de complexité maximale dans le cas d’une mise à jour synchrone des cellules et nous montrons que dans le cas asynchrone cette complexité n’est atteinte qu’à partir de la dimension trois. Pour presque tous les autres automates de cette famille, nous montrons que leur complexité de prédiction est plus faible (sous l’hypothèse P 6≠NP). / Cellular automata are a well know family of discrete dynamic systems, defined by S. Ulam and J. von Neumannin the 40s. The have been successfully studied from the point of view of modeling, dynamics and computational complexity. In this work, we adopt this last point of view to study the family of freezing cellular automata, those where the state of a cell can only evolve following an order relation on the set of states. We study the complexity of these cellular automata from two points of view, the ability of some freezing cellular automata to simulate every other freezing cellular automata, called intrinsic universality, and the time complexity to predict the evolution of a cell starting from a given finite configuration, called prediction complexity. We show that despite the severe restriction of the ordering of states, freezing cellular automata can still exhibit highly complex behaviors.On the one hand, we show that in two or more dimensions there exists an intrinsically universal freezing cellular automaton, able to simulate any other freezing cellular automaton by encoding its states into blocks of cells, where each cell can change at most twice. This result is minimal in dimension two and can be even simplified to one change per cell in higher dimensions.On the other hand, we extensively study the computational complexity of the prediction problem for totalistic freezing cellular automata with two states and von Neumann neighborhood in dimension two. In this family of 32 cellular automata, we find two automata with the maximum complexity for classical synchronous cellular automata, while in the case of asynchronous evolution, the maximum complexity can only be achived in dimension three. For most of the other automata of this family, we show that they have a lower complexity (assuming P 6≠NP).