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Autómatas celulares: mejoras de control e inmunidad en la simulación de fenómenos propagativos

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Los autómatas celulares bidimensionales constituyen una potente herramienta para la  simulación de sistemas discretos complejos, son útiles en el tratamiento de fenómenos propagativos como epidemias  o incendios. El presente trabajo propone una serie de mejoras teóricas, funcionales y aplicativas  al estudio publicado en 2009 por Hoya, Martin del Rey, y Rodríguez,  específicamente orientadas al control de los patrones de propagación en autómatas celulares con reticulados homogéneos de tamaño variable, lo que permite la simulación de  conjuntos celulares inmunes  que actúan como barreras en los entornos estudiados. Como agente propagante se utilizó el modelo epidemiológico Susceptible-Infectado-Recuperado [SIR] de recuperación  de la influenza tipo A. El trabajo se desarrolló usando MATLAB®, lo que resultó en simulaciones más  realistas  y versátiles, que parecen ajustarse de manera más fiel a las observaciones realizadas en patrones conocidos de influenza.
Title: Autómatas celulares: mejoras de control e inmunidad en la simulación de fenómenos propagativos
Description:
Los autómatas celulares bidimensionales constituyen una potente herramienta para la  simulación de sistemas discretos complejos, son útiles en el tratamiento de fenómenos propagativos como epidemias  o incendios.
El presente trabajo propone una serie de mejoras teóricas, funcionales y aplicativas  al estudio publicado en 2009 por Hoya, Martin del Rey, y Rodríguez,  específicamente orientadas al control de los patrones de propagación en autómatas celulares con reticulados homogéneos de tamaño variable, lo que permite la simulación de  conjuntos celulares inmunes  que actúan como barreras en los entornos estudiados.
Como agente propagante se utilizó el modelo epidemiológico Susceptible-Infectado-Recuperado [SIR] de recuperación  de la influenza tipo A.
El trabajo se desarrolló usando MATLAB®, lo que resultó en simulaciones más  realistas  y versátiles, que parecen ajustarse de manera más fiel a las observaciones realizadas en patrones conocidos de influenza.

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