Modelos Epidemiológicos

De Física Computacional
Revisão de 21h26min de 22 de novembro de 2021 por Juliaremus2 (discussão | contribs) (→‎Modelo SIR)
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Em construção

Grupo: Gabriel Schmökel, Julia Remus e Luis Gustavo Lang Gaiato


O objetivo do trabalho é realizar a implementação do modelo SIR e de um modelo simplificado do proposto pelo artigo "An epidemiological model with voluntary quarantine strategies governed by evolutionary game dynamics" [1] utilizando Monte Carlo.

Será apresentada uma breve introdução sobre o tema e as equações que envolvem o desenvolvimento dos cálculos, as implementações e seus respectivos resultados.

Introdução

O objetivo do trabalho é realizar a implementação do modelo SIR e de um modelo simplificado do proposto pelo artigo "An epidemiological model with voluntary quarantine strategies governed by evolutionary game dynamics" [1] utilizando Monte Carlo.

O modelo apresentado por Marco Amaral, et al [1] propõe que o indivíduo escolha fazer a quarentena dependendo do risco que observa a partir da quantidade de infectados no sistema. Acoplada à escolha pela quarentena está o modelo SIR com parâmetros distintos para indivíduos não isolados e isolados. Para realizar a simulação os autores utilizam a teoria de campo médio, obtendo ondas de infecção ao longo do tempo.

Neste trabalho, a escolha do indivíduo pela quarentena se dará de acordo com o estado do seus vizinhos mais próximos - utilizado o dilema do prisioneiro -, enquanto a evolução dos infectados no sistema será realizada com o modelo SIR tal como na referência citada. Para a simulação foi utilizado o método de Monte Carlo.

O esquemático do modelo SIR com a escolha da quarentena pode ser visto na seção Modelo SIR com quarentena voluntária.

Modelos

Modelo SIR

Esquemáto modelo SIR

Esse modelo propõe dividir a população em três categorias:

  • Susceptível (S): um componente susceptível é aquele que ainda não passou e não possui a doença, mas poderá ser infectado em contato com I.
  • Infectado (I): um componente infectado com a doença.
  • Recuperado ou Removido (R): aquele que já passou pela doença e já está recuperado dela com imunidade (não pegará novamente); pode ser utilizado o compartimento como sendo de removidos, com o cuidado de retirá-los da simulação.

Modelo SIR com quarentena voluntária

Esquemáto modelo SIR com quarentena voluntária em suscetíveis

No esquemático pode-se ver o modelo utilizado no trabalho, ele é uma simplificação do artigo escrito por Amaral, et al [1]. Nele temos:

  • Componentes suscetíveis podem estar ou não em quarentena. A probabilidade para a escolha da quarentena ocorrer depende de quantos infectados há nos vizinhos.
  • Ao escolher estar ou não em quarentena, esses componentes tem probabilidades diferentes de adquirir a doença ( e ) e se tornar infectados.
  • Infectados possuem a mesma probabilidade de se tornarem recuperados.
  • Após recuperados da doença, as pessoas não conseguem adquiri-lá novamente.
  • Todos os indivíduos escolhem estar ou não isolados, modificando a escolha do vizinho, mas somente a quarentena dos suscetíveis afeta a evolução SIR.


Para simular a quarentena voluntária é utilizado o jogo definido pelo Dilema do Prisioneiro. Esse dilema descreve a situação onde dois condenados (A e B) precisam decidir se colaboram ou não sem saber a decisão do seu par. Para isso temos 4 possibilidades: A e B colaboram (ambos saem com uma recompensa R), A colabora mas B não colabora (B ficaria com o valor da tentação T e A com o custo do sonso S), o caso contrário onde A não colabora e B colabora e A e B não colaboram (ambos ganham com uma penalidade P). [2]

Essas possibilidades podem ser resumidas em uma matriz de perdas e ganhos (matriz de payoff):

A coopera A não coopera
B coopera R / R S / T
B não coopera T / S P / P


Os valores da matriz payoff devem obedecer a ordem T > R > P > S. Além disso, para simulações com várias iterações deve ser obedecido que 2R > T + S. [2]

A proposta de observar a evolução da infecção dependendo da quarentena precisa utilizar mais de um par de interagentes, por isso é definido uma rede onde cada componente possui um ponto fixo. A partir disso, cada um desses componentes interagem com seus quatro vizinhos mais próximos (para os pontos do contorno é utilizado que as bordas são unidas por condições de contorno periódicas). [2]

Segundo Hauert e Szabó [2], os colaboradores tendem a ser extintos em jogos que consideram a interação aleatória, independente da sua concentração inicial, ou seja, todos tendem a não ganhar nada (não colaborar mutuamente) a fim de reduzir custos. Enquanto isso, se for proposto que um componente só escolhe uma estratégia conforme seus vizinhos, é visto é a formação de clusters de cooperadores e de não cooperadores; com isso, os componentes que estão na borda desses espaços, ganham na interação com os vizinhos colaboradores e perdem com a outra interação.


Esse jogo de quarentena é acoplado ao sistema SIR anteriormente descrito. A única diferença para o SIR sem o jogo é que as probabilidades de um componente S se tornar infectado mudam a partir do seu estado de quarentena.

Implementação

Os códigos foram realizados na linguagem C

Implementação modelo SIR

Talvezzzz: Usar essa Analytical solution of SIR-model [3] pra verificar se o código funciona

Implementação modelo SIR com quarentena voluntária

Algumas modificações são realizadas no código anterior: a probabilidade do indivíduo passar de suscetível a infectado depende da escolha pela quarentena e é adicionada a parte da escolha individual.


Modelo 1

void jogo(int t){

    /*
    Dinâmica da escolha voluntária do quarentenado ou não
    */
	
    int sitio, i, j, k;
    double prob;
    double sums, sumv;
    int vizinho, dir;

    for (i=0;i<L2;i++){
	    
      sitio = FRANDOM * L2;
      dir = FRANDOM * 4 + 1;
      vizinho = viz[sitio][dir];
      sums = 0;
      sumv = 0;

      for(j=1 ; j < 5 ; j++) {
         sums += payoff[dmc_quarentena[sitio]][dmc_quarentena[viz[sitio][j]]];
         sumv += payoff[dmc_quarentena[vizinho]][dmc_quarentena[viz[vizinho][j]]];
      }
    
      prob = 1.0 / (1.0 + exp(-(sumv - sums) / TEMP ));
    
      if(FRANDOM > prob) {
      	dmc_quarentena[sitio] = dmc_quarentena[vizinho];
      }

    }

    // Escreve o estado de quarentena no arquivo, cada tempo uma linha

    FILE *dmcfile;
    char output2[10000];
    sprintf(output2, "output_dinamica_loc.txt");
    dmcfile = fopen(output2,"a");

    for(k=0; k<L2; k++){

      fprintf(dmcfile," %d ", dmc_quarentena[k]);

    }

    fprintf(dmcfile," \n ");
    fclose(dmcfile);

  return;
}


Modelo 2

void jogo(int t){

  /*
    Dinâmica da escolha voluntária do quarentenado ou não
  */
	
  int sitio, i, j, k;
 
  int p1, p2, p3, p4;

  p1 = 1;
  p2 = 1;
  p3 = 1;
  p4 = 1;

  double prob;
  double sums, sumv;
  int vizinho, dir;

  for (i=0;i<L2;i++){
    
    sitio = FRANDOM * L2;
    dir = FRANDOM * 4 + 1;
    vizinho = viz[sitio][dir];
    sums = 0;
    sumv = 0;
  
    for(j=1 ; j < 5 ; j++) {

      if(sir_dmc[sitio] != I){
        p1 = 0;
      } else{
        p1 = 1;
      } 
      if(sir_dmc[viz[sitio][j]]  != I){
        p2 = 0;
      } else{
        p2 = 1;
      }
      if(sir_dmc[vizinho]  != I){
        p3 = 0;
      }else{
        p3 = 1;
      }
      if(sir_dmc[viz[vizinho][j]]  != I){
        p4 = 0;
      }else{
        p4 = 1;
      }


      sums += payoff[p1][p2];

      sumv += payoff[p3][p4];

    }
  
    prob = 1.0 / (1.0 + exp(-(sumv - sums) / TEMP ));

  
    if(FRANDOM > prob) {
        dmc_quarentena[sitio] = dmc_quarentena[vizinho]; ///// mmm acho que aqui pode estar o erro!!!!!!
    }
    

  }

 
  // Escreve o estado de quarentena no arquivo, cada tempo uma linha

  FILE *dmcfile;
  char output2[10000];
  sprintf(output2, "output_dinamica_loc.txt");
  dmcfile = fopen(output2,"a");

  for(k=0; k<L2; k++){

    fprintf(dmcfile," %d ", dmc_quarentena[k]);

  }

  fprintf(dmcfile," \n ");
  fclose(dmcfile);

  return;
}

Resultados

Referências

  1. 1,0 1,1 1,2 1,3 AMARAL, Marco; OLIVEIRA, Marcelo de; JAVARONE, Marco, An epidemiological model with voluntary quarantine strategies governed by evolutionary game dynamics. arXiv:2008.05979v2 [physics.soc-ph] .
  2. 2,0 2,1 2,2 2,3 HAUERT, Christoph; SZABÓ, György. Game theory and physics. DOI: 10.1119/1.18485144 .
  3. Analytical solution of SIR-model