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Tipo do documento: Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Título: Modelo de propagação da COVID-19 em ambientes fechados baseado em autômatos celulares
Título(s) alternativo(s): Indoor COVID-19 Spread Model Based on Cellular Automata
Autor(es): Belchior, Marcela Neves
Primeiro orientador: Martins, Luiz Gustavo Almeida
Primeiro membro da banca: Silva, Eduardo Cassiano
Segundo membro da banca: Lima, Maria Adriana Vidigal de
Resumo: A COVID-19 ressaltou a importância de compreender a disseminação de doenças contagiosas em ambiente fechados, nos quais a proximidade e movimentação de pessoas favorecem a transmissão do vírus. Este trabalho tem como objetivo desenvolver e avaliar um modelo epidemiológico baseado em autômato celular para simular a propagação da COVID-19 em ambientes controlados, tomando como referência o estudo de Cavalcante et al. (2021). O modelo de referência foi compreendido e implementado na linguagem C, com adição de uma visualização em tempo real por meio da biblioteca raylib. O autômato celular foi implementado para representar um modelo epidemiológico SI (Suscetível e Infectado) baseado na vizinhança de Moore e movimentação pseudoaleatória dos indivíduos pelo ambiente monitorado. A avaliação foi conduzida em três etapas: reprodução dos experimentos do artigo de referência, variação dos parâmetros e a variação do layout do ambiente. Os resultados reproduziram o comportamento relatado na referência, confirmando que tanto o aumento do número de indivíduos quanto a taxa de transmissão intensificam o contágio, enquanto populações reduzidas resultam em transmissão quase inexistente. Além disso, mantendo a densidade da população, verificou-se que a estrutura espacial do ambiente não influencia no resultado final da simulação. Tais resultados evidenciam que o modelo desenvolvido é capaz de reproduzir satisfatoriamente a dinâmica de transmissão da COVID-19 em ambientes fechados, reforçando a importância do distanciamento social como medida de controle.
Abstract: COVID-19 has highlighted the importance of understanding the spread of contagious diseases in confined environments, where the proximity and movement of people favor viral transmission. This work aims to develop and evaluate an epidemiological model based on a cellular automaton to simulate the spread of COVID-19 in controlled environments, taking the study by Cavalcante et al. (2021) as a reference. The reference model was understood and implemented in the C language, with the addition of a real-time visualization through the raylib library. The cellular automaton was implemented to represent an SI (Susceptible and Infected) epidemiological model based on the Moore neighborhood and on the pseudorandom movement of individuals throughout the monitored environment. The evaluation was carried out in three stages: reproduction of the experiments from the reference paper, variation of parameters, and variation of the environment layout. The results reproduced the behavior reported in the reference, confirming that both an increase in the number of individuals and in the transmission rate intensify the contagion, while reduced populations result in almost nonexistent transmission. Furthermore, keeping the population density constant, it was found that the spatial structure of the environment does not influence the final outcome of the simulation. These results show that the developed model is able to satisfactorily reproduce the transmission dynamics of COVID-19 in confined environments, reinforcing the importance of social distancing as a control measure.
Palavras-chave: Autômatos celulares
Cellular automata
Modelo epidemiológico
Epidemiological model
Propagação de COVID-19
COVID-19 spread
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::MATEMATICA DA COMPUTACAO::MODELOS ANALITICOS E DE SIMULACAO
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Referência: BELCHIOR, Marcela Neves. Modelo de Propagação da COVID-19 em Ambientes Fechados Baseado em Autômatos Celulares. 2026. 37 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2026.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/50535
Data de defesa: 11-Set-2026
Aparece nas coleções:TCC - Ciência da Computação

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