En la presente exposición se pretende establecer una comparación entre el teorema del umbral de Kermack y McKendrick correspondiente a un modelo epidémico determinístico y el teorema del umbral de Peter Whittle diseñado para un modelo epidémico estocástico.

Submitted by Marta Toyoda (1144061@mackenzie.br) on 2018-05-02T21:35:34Z No. of bitstreams: 2 DEIVISON MARQUES GANDINI.pdf: 718569 bytes, checksum: 17068734115834a9f648e43cf2ee4b15 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2018-06-08T20:54:15Z (GMT) No. of bitstreams: 2 DEIVISON MARQUES GANDINI.pdf: 718569 bytes, checksum: 17068734115834a9f648e43cf2ee4b15 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-08T20:54:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DEIVISON MARQUES GANDINI.pdf: 718569 bytes, checksum: 17068734115834a9f648e43cf2ee4b15 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-02-21 / Epidemiological studies aim to understand and predict the spreading of contagious diseases. In many of these studies, SIR-type models are employed. In these models, each individual of the host population is, at each time step, in one of three states: susceptible (S), infected (I) or recovered (R). In this dissertation, a SIR model is implemented by using a probabilistic cellular automaton (PCA). The PCA parameters are identi ed by using a genetic algorithm and two data sets: ctitious data and realistic data of varicella cases in Germany prior to the vaccination era. This work shows that di erent sets of PCA parameters can lead to similar steady-state solutions. The limitations of the identi cation procedure are discussed, especially in the case of realistic data, in which the amount of infected individuals is too small. / Estudos epidemiológicos buscam entender e prever a propagação de doen_cas contagiosas. Em muitos desses estudos, empregam-se modelos do tipo SIR. Nesses modelos, cada indivíduo da população hospedeira está, a cada passo de tempo, em um de três estados: suscetível (S), infectado (I) ou recuperado (R). Nesta dissertação, um modelo SIR é implementado usando um autômato celular probabilista (ACP). Os parâmetros do ACP são identificados usando um algoritmo genético e dois conjuntos de dados: dados fictícios e dados realistas de casos de varicela na Alemanha antes da era da vacinação. Este trabalho mostra que conjuntos distintos de parâmetros do ACP podem levar a soluções em regime permanente similares. As limitações do procedimento de identificação são discutidas, principalmente no caso de dados realistas, em que a quantidade de infectados é muito pequena.

A teoria de redes complexas se consolidou nos últimos anos, graças ao seu potencial como ferramenta versátil no estudo de diversos sistemas discretos. É possível enumerar aplicações em áreas tão distintas como engenharia, sociologia, computação, linguística e biologia. Tem merecido atenção, por exemplo, o estudo da organização estrutural do cérebro, tanto em nível microscópico (em nível de neurônios) como regional (regiões corticais). Acredita-se que tal organização visa otimizar a dinâmica, favorecendo processos como sincronização e processamento paralelo. Estrutura e funcionamento, portanto, estão relacionados. Tal relação é abordada pela teoria de redes complexas nos mais diversos sistemas, sendo possivelmente seu principal objeto de estudo. Neste trabalho exploramos as relações entre aspectos estruturais de redes neuronais e corticais e a atividade nas mesmas. Especificamente, estudamos como a interconectividade entre o córtex e o tálamo pode interferir em estados de ativação do último, considerando-se o sistema tálamo-cortical do gato bem como alguns modelos para geração de rede encontrados na literatura. Também abordamos a relação entre a morfologia individual de neurônios e a conectividade em redes neuronais, e consequentemente o impacto da forma neuronal em dinâmicas atuando sobre tais redes e a eficiência das mesmas no transporte de informação. Como tal eficiência pode ter como consequência a facilitação de processos maléficos às redes, como por exemplo, ataques causados por vírus neurotrópicos, também exploramos possíveis correlações entre características individuais dos elementos que formam as redes complexas e danos causados por processos infecciosos iniciados nos mesmos. / Complex network theory has been consolidated along the last years, owing to its potential as a versatile framework for the study of diverse discrete systems. It is possible to enumerate applications in fields as distinct as Engineering, Sociology, Computing, Linguistics and Biology, to name a few. For instance, the study of the structural organization of the brain at the microscopic level (neurons), as well as at regional level (cortical areas), has deserved attention. It is believed that such organization aims at optimizing the dynamics, supporting processes like synchronization and parallel processing. Structure and functioning are thus interrelated. Such relation has been addressed by complex network theory in diverse systems, possibly being its main subject. In this thesis we explore the relations between structural aspects and the activity in cortical and neuronal networks. Specifically, we study how the interconnectivity between the cortex and thalamus can interfere in activation states of the latter, taking into consideration the thalamocortical system of the cat, along with networks generated through models found in literature. We also address the relation between the individual morphology of the neurons and the connectivity in neuronal networks, and consequently the effect of the neuronal shape on dynamic processes actuating over such networks and on their efficiency on information transport. As such efficiency can consequently facilitate prejudicial processes on the networks, e.g. attacks promoted by neurotropic viruses, we also explore possible correlations between individual characteristics of the elements forming such systems and the damage caused by infectious processes started at these elements.

A teoria de redes complexas se consolidou nos últimos anos, graças ao seu potencial como ferramenta versátil no estudo de diversos sistemas discretos. É possível enumerar aplicações em áreas tão distintas como engenharia, sociologia, computação, linguística e biologia. Tem merecido atenção, por exemplo, o estudo da organização estrutural do cérebro, tanto em nível microscópico (em nível de neurônios) como regional (regiões corticais). Acredita-se que tal organização visa otimizar a dinâmica, favorecendo processos como sincronização e processamento paralelo. Estrutura e funcionamento, portanto, estão relacionados. Tal relação é abordada pela teoria de redes complexas nos mais diversos sistemas, sendo possivelmente seu principal objeto de estudo. Neste trabalho exploramos as relações entre aspectos estruturais de redes neuronais e corticais e a atividade nas mesmas. Especificamente, estudamos como a interconectividade entre o córtex e o tálamo pode interferir em estados de ativação do último, considerando-se o sistema tálamo-cortical do gato bem como alguns modelos para geração de rede encontrados na literatura. Também abordamos a relação entre a morfologia individual de neurônios e a conectividade em redes neuronais, e consequentemente o impacto da forma neuronal em dinâmicas atuando sobre tais redes e a eficiência das mesmas no transporte de informação. Como tal eficiência pode ter como consequência a facilitação de processos maléficos às redes, como por exemplo, ataques causados por vírus neurotrópicos, também exploramos possíveis correlações entre características individuais dos elementos que formam as redes complexas e danos causados por processos infecciosos iniciados nos mesmos. / Complex network theory has been consolidated along the last years, owing to its potential as a versatile framework for the study of diverse discrete systems. It is possible to enumerate applications in fields as distinct as Engineering, Sociology, Computing, Linguistics and Biology, to name a few. For instance, the study of the structural organization of the brain at the microscopic level (neurons), as well as at regional level (cortical areas), has deserved attention. It is believed that such organization aims at optimizing the dynamics, supporting processes like synchronization and parallel processing. Structure and functioning are thus interrelated. Such relation has been addressed by complex network theory in diverse systems, possibly being its main subject. In this thesis we explore the relations between structural aspects and the activity in cortical and neuronal networks. Specifically, we study how the interconnectivity between the cortex and thalamus can interfere in activation states of the latter, taking into consideration the thalamocortical system of the cat, along with networks generated through models found in literature. We also address the relation between the individual morphology of the neurons and the connectivity in neuronal networks, and consequently the effect of the neuronal shape on dynamic processes actuating over such networks and on their efficiency on information transport. As such efficiency can consequently facilitate prejudicial processes on the networks, e.g. attacks promoted by neurotropic viruses, we also explore possible correlations between individual characteristics of the elements forming such systems and the damage caused by infectious processes started at these elements.

Orientador: Daniela Renata Cantane / Resumo: Este trabalho utiliza um modelo epidemiológico para analisar o comportamento de crises bancárias que possuem origem em um determinado país e são propagadas para outros países atingindo proporções mundiais. O modelo matemático epidemiológico Suscetíveis, Infectados e Recuperados (SIR) empregado permite simular a dinâmica da crise separando os países em três estados: suscetíveis, infectados e recuperados, em cada instante de tempo, além de prever a extensão da crise. Os parâmetros do modelo são obtidos da literatura para cada país envolvido e a crise segue uma dinâmica diferente dependendo do país de origem. Uma breve descrição da importância dos bancos em nível macroeconônico e suas funções básicas são apresentadas. Também são apresentadas algumas definições desta crise, denominada crise sistêmica, bem como os canais de transmissão de como um banco com problemas financeiros, denominado infectado, transmite esta condição para outro. Considerada a possibilidade de uma crise sistêmica, o Banco Central deve intervir nos bancos com problemas. Esta tarefa pode ser modelada como um problema de controle ótimo inserindo uma variável de controle no modelo SIR, que representa a intervenção do Banco Central, e uma função objetivo, em que o custo dessa intervenção deve ser minimizado. O objetivo deste trabalho é investigar um modelo de otimização aplicado ao risco bancário e propor o método heurístico \textit{Variable Neighbourhood Search} (VNS) para resolução do problema de controle ótimo... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work uses an epidemiological model to analyze the behavior of bank crises that originate in a given country and are propagated to other countries reaching worldwide proportions. The epidemiological mathematical model Susceptible, Infected and Recovered (SIR) used allows to simulate the dynamics of the crisis separating the countries in three states: susceptible, infected and recovered, in each instant of time, in addition to predicting the extent of the crisis. The model parameters are obtained from the literature for each country involved and the crisis follows a different dynamic depending on the country of origin. A brief description of the importance of banks at the macroeconomic level and their basic functions is presented. Some definitions of this crisis, called systemic crisis, are also presented, as well as the transmission channels of how a bank with financial problems, called infected, transmits this condition to another. Considering the possibility of a systemic crisis, the Central Bank must intervene in troubled banks. This task can be xiv modeled as an optimal control problem by inserting a control variable in the SIR model, which represents Central Bank intervention, and an objective function involving the cost of this intervention and must be minimized. The objective of this work is to investigate an optimization model applied to banking risk and propose the Variable Neighborhood Search (VNS) heuristic method to solve the proposed optimal control problem. ... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:45:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 877652 bytes, checksum: f2e3fa6c671a58cfbde6e8941666e966 (MD5) Previous issue date: 2014-02-21 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The main Objective Of this Work is to study and discretize the epidemic SIR model (Susceptible-Infected-Recovered) developed by Kermack and MCKendrick in 1927 [11], between its Consider the simple models With Vital dynamics and Constant and Vaccination strategies pulses, as a method Of epidemic ControL The study of the stability of Continuous-time models With pulse Vaccination is done by means of the Floquet theory. Already the rnethod Of ñnite difference appro- Ximation is used to forward discretize Continuous systems and the analysis On the stability of the new systems found is displayed The theoretical results are Conñrmed by numerical simulations. / O Objetivo principal desde trabalho é estudar e discretizar os modelos epidêmi- COS SIR (Suscetíveis-Infectados-Recuperados) desenvolvidos por MCKendrick e Kermack em 1927, [11], entre eles Consideramos os modelos simples Com dinâmica Vital e Com estratégias de Vacinação Constante e em pulsos, Como método de Con- trole epidêmico. O estudo da estabilidade dos modelos em tempo Contínuos Com Vacinação em pulsos é feito por meio, da Teoria de Floquet. Já 0 rnétodo de aproximação de diferenças ñnitas para frente é utilizado para discretizar os siste- mas Contínuos e é apresentada a análise sobre a estabilidade dos novos sistemas encontrados. Os resultados teóricos são Conñrmados por simulações numéricas.

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. / The spreading of contagious diseases is studied by using susceptible-infected-recovered (SIR) models represented by ordinary differential equations (ODE) and by probabilistic cellular automata (PCA) connected by random networks. Each individual (cell) of the PCA lattice experiences the influence of others, where the probability of occurring interaction with the nearest ones is higher. Simulations for investigating how the disease propagation is affected by the coupling topology of the population are performed. The numerical results obtained with the model based on randomly connected PCA are compared to the results obtained with the model described by ODE. It is concluded that considering the topological structure of the population can pose difficulties for characterizing the disease, from the observation of the time evolution of the number of infected individuals. It is also concluded that isolating a few infected subjects can cause the same effect than isolating many susceptible individuals. Furthermore, a vaccination strategy based on game theory is analyzed. In this game, the government tries to minimize the expenses for controlling the epidemic. As consequence, the government implements quasi-periodic vaccination campaigns.

Submitted by Anna Patricia Pachas Manrique (annapamanrique@gmail.com) on 2017-02-23T20:20:56Z No. of bitstreams: 1 20_02 (1).pdf: 1460371 bytes, checksum: e98c8f4713680550a770e8efcc7ffa14 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2017-08-03T17:52:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 20_02 (1).pdf: 1460371 bytes, checksum: e98c8f4713680550a770e8efcc7ffa14 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-18T14:34:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 20_02 (1).pdf: 1460371 bytes, checksum: e98c8f4713680550a770e8efcc7ffa14 (MD5) Previous issue date: 2016-08-29 / The speed and comprehensiveness global level with the pathogen has spread in recent years has drawn attention to the importance of the contact’s social network structure. In fact, the topology of the networks in which members of society interact has influenced the dynamics of epidemics. Studies have shown that pathogens when disiparem in scale-free networks have different effects when compared broadcast in random networks, such as the classic models. In these there were epidemic threshold, may somehow the health ministry have a control on the dissipation of diseases by applying certain measures such as vaccines. Already in models in which are considered the networks, specifically the free network scale, the threshold disappears. Thus, the epidemic threshold depends on the topology is required to include within this structure models Because of the importance of these networks, random networks and scalefree have been implemented along the epidemics of propagation models to check the epidemic threshold and the characteristic time, noting that the epidemic threshold disappears / A velocidade e a abrangência a nível mundial com que os agentes patogênicos tem se disseminado nos últimos anos tem chamado a atenção para a importância da estrutura da rede social de contato . De fato, a topologia das redes na qual os membros da sociedade interagem têm influenciado na dinâmica das epidemias.Estudos têm demostrado que os agentes patogênicos ao se dissiparem em redes livres de escala tem efeitos diferentes se comparado quando difundidos em redes aleatórias, como nos modelos clássicos. Nestes existiam limiar de epidemia ,podendo de alguma forma as entidades de saúde ter um controle sobre a dissipação das enfermidades , aplicando certas medidas como as vacinas por exemplo. Já nos modelos nos quais são consideradas as redes , especificamente a rede livre de escala,este limiar desaparece. Desta forma, o limiar de epidemia ao depender da topologia se faz necessário incluir esta estrutura dentro dos modelos epidemiológicos. Devido a importância destas redes , redes aleatórias e principalmente redes livres de escala foram implementadas junto a modelos de propagação de epidemias para verificar o limiar de epidemia e o tempo característico , verificando que o limiar de epidemia desaparece.

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. / The spreading of contagious diseases is studied by using susceptible-infected-recovered (SIR) models represented by ordinary differential equations (ODE) and by probabilistic cellular automata (PCA) connected by random networks. Each individual (cell) of the PCA lattice experiences the influence of others, where the probability of occurring interaction with the nearest ones is higher. Simulations for investigating how the disease propagation is affected by the coupling topology of the population are performed. The numerical results obtained with the model based on randomly connected PCA are compared to the results obtained with the model described by ODE. It is concluded that considering the topological structure of the population can pose difficulties for characterizing the disease, from the observation of the time evolution of the number of infected individuals. It is also concluded that isolating a few infected subjects can cause the same effect than isolating many susceptible individuals. Furthermore, a vaccination strategy based on game theory is analyzed. In this game, the government tries to minimize the expenses for controlling the epidemic. As consequence, the government implements quasi-periodic vaccination campaigns.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Davi de Oliveira Gerardi.pdf: 2216694 bytes, checksum: 5c92a695124c5b7d9e20de8329020701 (MD5) Previous issue date: 2010-08-02 / SIS (susceptible-infected-susceptible) and SIR (susceptible-infectedremoved) epidemiological models based on probabilistic cellular automaton (PCA) are used in order to simulate the temporal evolution of the number of people infected by dengue in the city of Rio de Janeiro in 2007, and to predict the cases of infection in 2008. In the PCA, three different sizes of lattices and two kinds of neighborhoods are utilized, and each time step of simulation is equivalent to one week of real time. A genetic algorithm (GA) is employed to identify the probabilities of the state transition S→I, in order to reproduce the historical series of 2007 related to this disease propagation. These probabilities depend on the number of infected neighbors. Time-varying and constant probabilities are taken into account. These models based on PCA and GA were able of satisfactorily fitting the data from 2007 and making a good prediction for 2008 (mainly about the total number of cases registered during 2008). / Usam-se modelos epidemiológicos SIS (suscetível-infectado-suscetível) e SIR (suscetível-infectado-removido) baseados em autômato celular probabilista (ACP) a fim de simular a evolução temporal do número de pessoas infectadas por dengue, na cidade do Rio de Janeiro em 2007, e de prever os casos de infecção em 2008. No ACP, utilizam-se reticulados de três tamanhos diferentes e dois tipos de vizinhanças, e cada passo de tempo da simulação equivale a uma semana de tempo real. Emprega-se um algoritmo genético (AG) para identificar os valores das probabilidades da transição de estados S→I, de modo a reproduzir a série histórica de 2007 relacionada à propagação dessa doença. Essas probabilidades dependem do número de vizinhos infectados. Probabilidades variantes e invariantes no tempo são consideradas. Esses modelos baseados em ACP e AG foram capazes de fazer um ajuste satisfatório dos dados de 2007 e de fornecerem uma boa previsão para 2008, (principalmente no que diz respeito ao número total de casos registrados em 2008).