@MASTERSTHESIS{ 2022:1188202977,
 	title = {Aperfeiçoamento e Ajuste Paramétrico de Modelo Baseado em Agentes para Simulação da Transmissão da Dengue},
 	year = {2022},
 	url = "https://tede.unioeste.br/handle/tede/6401",
 	abstract = "Apresenta-se um sistema baseado em agentes desenvolvido para simular cenários epide miológicos para o estudo da propagação da dengue. Tal sistema foi concebido por meio
 da modelagem e da implementação de operadores de movimentação, contato, transição e
 controle que caracterizam a evolução de um agente ao longo do tempo e de um ambiente
 bidimensional que abriga populações de humanos e mosquitos, especificamente o Aedes
 aegypti. O principal objetivo do presente trabalho é o aperfeiçoamento da modelagem e
 a obtenção de configuração paramétrica satisfatória para o sistema simulador, de forma
 que as variáveis respostas de sua saída se aproximem de dados reais observados. O cenário
 tomado como referência é a epidemia de dengue que ocorreu no município de Cascavel-PR
 nos anos de 2015 e 2016. Foram considerados dois cenários distintos para a avaliação
 experimental, sendo um o cenário de dinâmica global abrangendo todo o ambiente, o
 outro consistindo em um subconjunto do cenário global limitado a apenas uma região.
 Apresentam-se estratégias de representação espacial e avaliação da distribuição de casos
 simulados, que podem constituir novas variáveis respostas a serem consideradas quando
 da aplicação de técnicas de ajuste. Foram elaboradas três alternativas para a rotina de
 movimentação da fêmea, a respeito das quais fizeram-se vários estudo comparativos. Para
 o ajuste paramétrico foi implementado um Algoritmo Genético (AG), que foi capaz de
 ajustar 3 parâmetros para valores cujos resultados são próximos aos dados reais para
 ambos os cenários, embora seja complexo traçar algum tipo de interpretação acerca dos
 valores de parâmetros obtidos. A aplicação do AG teve bons resultados com regras de
 reprodução por média aritmética e por média geométrica, além de ser promissora para a
 inclusão de um quarto parâmetro, indicando que algoritmos genéticos e evolutivos mais
 sofisticados podem fornecer resultados ainda melhores",
 	publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Paraná},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação},
 	note = {Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas}
}