Resumen

La identificación, predicción y control de un sistema son temas de ingeniería, independientemente de la naturaleza del sistema. Aquí, la evolución temporal del número de individuos con dengue registrados semanalmente en la ciudad de Río de Janeiro, Brasil, durante 2007, se utiliza para identificar modelos SIS (susceptible-infeccioso-susceptible) y SIR (susceptible-infeccioso-eliminado) formulados en términos de autómata celular (AC). En el proceso de identificación, se utiliza un algoritmo genético (AG) para hallar las probabilidades de la transición de estado S→I capaz de reproducir en el entramado CA la serie histórica de 2007. Estas probabilidades dependen del número de vecinos infecciosos. Se tienen en cuenta probabilidades variables en el tiempo y no variables en el tiempo, tres tamaños diferentes de celosías y dos tipos de topología de acoplamiento entre las células. A continuación, estos modelos epidemiológicos construidos combinando CA y GA se emplean para predecir los casos de personas enfermas en 2008. Estos modelos pueden ser útiles para predecir y controlar la propagación de esta enfermedad infecciosa.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:probabilidades, rio de janeiro, transición de estados s→i, número, sistema, celosía ca, tales modelos, autómata celular, dengue, diferentes tamaños
• Keywords:probabilities, rio de janeiro, state transition s→i, number, system, ca lattice, such models, cellular automaton, dengue fever, different sizes