1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Faculdade de Computação (FACOM)
3. TCC - Ciência da Computação

ORCID:	http://orcid.org/0009-0002-3570-2259
Tipo do documento:	Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso:	Acesso Aberto
Título:	Algoritmo genético para o ajuste dos parâmetros de um modelo epidemiológico de COVID-19 baseado em autômatos celulares
Autor(es):	Faquim, Fernando de Moraes
Primeiro orientador:	Martins, Luiz Gustavo
Primeiro membro da banca:	Tinoco, Claudiney
Segundo membro da banca:	Vieira, Beatriz
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.
Palavras-chave:	Algoritmos Genéticos Autômatos Celulares Modelo SEIR Simulação da Propagação da COVID-19
Área(s) do CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma:	por
País:	Brasil
Editora:	Universidade Federal de Uberlândia
Referência:	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.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/49071
Data de defesa:	7-Mai-2026
Aparece nas coleções:	TCC - Ciência da Computação

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