Publicação: Algoritmo genético para o ajuste dos parâmetros de um modelo epidemiológico de COVID-19 baseado em autômatos celulares
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Resumo
A modelagem epidemiológica tem sido amplamente utilizada para compreender a dinâmica
de propagação de doenças infecciosas e auxiliar na tomada de decisões de saúde pública.
Dentre as diferentes abordagens empregradas na construção dos modelos, os autômatos
celulares destacam-se por sua capacidade de representar comportamentos complexos por
meio de interações locais entre indivíduos de forma simples e intuitiva. Entretando, modelos epidemiológicos baseados em autômatos celulares dependem de diversos parâmetros
que influenciam seu comportamento. O ajuste manual desses parâmetros pode ser difícil,
demorado e exige conhecimento especializado sobre o fenômeno modelado. Nesse contexto, métodos de ajuste automático tornam-se importantes para calibrar o modelo de
forma sistemática. Este trabalho emprega um algoritmo genético para o ajuste automático do conjunto de parâmetros utilizado em um modelo epidemiológico SEIR (Sucetível,
Exposto, Infectado, Recuperado), baseado em autômato celular, que simula a propagação
da COVID-19. O algoritmo genético permite explorar eficientemente o espaço de soluções
a fim de encontrar a calibração do modelo capaz de reproduzir o comportamento observado em dados históricos de propagação da doença. Essa abordagem tem como objetivo
melhorar a exatidão e a representatividade das simulações epidemiológicas, auxiliando
na compreensão dos processos de contágio e oferecendo suporte para a tomada de decisões em questões de saúde pública. Resultados experimentais mostram que o algoritmo
genético é capaz de reproduzir satisfatoriamente a dinâmica epidemiológica presente nos
dados artificiais usados como referência, embora diferentes combinações de parâmetros
possam produzir comportamentos semelhantes. Experimentos adicionais com dados reais
de COVID-19 no Brasil, referentes ao ano de 2022, mostram que a abordagem desenvolvida apresenta maior dificuldade em reproduzir integralmente a dinâmica observada,
evidenciando limitações estruturais do modelo diante de séries temporais irregulares. De
modo geral, os resultados demonstram que o algoritmo genético proposto constitui uma
ferramenta promissora para a calibração automática de modelos epidemiológicos baseados
em autômatos celulares.
Abstract
Palavras-chave
Algoritmos Genéticos, Autômatos Celulares, Modelo SEIR, Simulação da Propagação da COVID-19
Citação
FAQUIM, Fernando de Moraes. Algoritmo genético para o ajuste dos parâmetros de um modelo epidemiológico de COVID-19 Baseado em autômatos celulares. 2026. 60 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2026.