Computational modeling of the dynamics of sexual transmission of HIV/AIDS through cellular automats (Cell-DEVS)

• Autores: Pino Romero, Neisser, López Cruz, Roxana, Wainer, Gabriel
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional de Trujillo
• Repositorio: Revista UNITRU - Selecciones Matemáticas
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.revistas.unitru.edu.pe:article/1986
• Enlace del recurso: http://revistas.unitru.edu.pe/index.php/SSMM/article/view/1986
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Mathematical Epidemiology; Ordinary differential equations; Cellular Automata; DEVS formalism; Computational Simulations; Epidemiología Matemática; Ecuaciones Diferenciales Ordinarias; Autómatas Celulares; Formalismo DEVS; Simulaciones Computacionales

In the present research article, a computational model is developed by means of cellular automatas (Cell-DEVS) that describes the transmission dynamics of HIV / AIDS in a closed group of heterosexual people who are sexually active. From the perspective of the mathematical epidemiology we have the mathematical model SI of W. O. Kermack and A. G. McKendrick that represents the dynamics of the sexually transmitted disease by means of the ordinary differential equations. Wherecomputational simulations will be carried out both by numerical methods and cellular automatas to analyze the evolution of the disease over time, and how the results obtained can be interpreted to generate adequate intervention activities as part of public politics.
En el presente artículo de investigación, se desarrolla un modelo computacional mediante los autómatas celulares (Cell-DEVS) que describe la dinámica de transmisión del VIH/SIDA en un grupo cerrado de personas heterosexuales que son sexualmente activas. Desde la perspectiva de la epidemiología matemática se tiene el modelo matemático SI de W. O. Kermack y A. G. McKendrick que representa la dinámica de la enfermedad de transmisión sexual mediante las ecuaciones diferenciales ordinarias. Donde se realizará las simulaciones computacionales tanto por los métodos numéricos como los autómatas celulares para analizar la evolución de la enfermedad en el tiempo, y cómo se puede interpretar los resultados obtenidos para generar adecuadas actividades de intervención como parte de políticas públicas.