Ajuste de un modelo de redes de contagio de varicela mediante algoritmos de optimización heurísticos en un entorno de cálculo distribuido
- José Gabriel García Caro 1
- Matilde Santos 2
- 1 UNED. Universidad Nacional de Educación a Distancia (España)
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Universidad Complutense de Madrid
info
- Jose Luis Calvo Rolle (coord.)
- Jose Luis Casteleiro Roca (coord.)
- María Isabel Fernández Ibáñez (coord.)
- Óscar Fontenla Romero (coord.)
- Esteban Jove Pérez (coord.)
- Alberto José Leira Rejas (coord.)
- José Antonio López Vázquez (coord.)
- Vanesa Loureiro Vázquez (coord.)
- María Carmen Meizoso López (coord.)
- Francisco Javier Pérez Castelo (coord.)
- Andrés José Piñón Pazos (coord.)
- Héctor Quintián Pardo (coord.)
- Juan Manuel Rivas Rodríguez (coord.)
- Benigno Rodríguez Gómez (coord.)
- Rafael Alejandro Vega Vega (coord.)
Editorial: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña
ISBN: 978-84-9749-716-9
Año de publicación: 2019
Páginas: 483-490
Congreso: Jornadas de Automática (40. 2019. Ferrol)
Tipo: Aportación congreso
Resumen
La búsqueda de los parámetros que mejor hacen evolucionar un modelo de redes aleatorias es una tarea computacionalmente muy costosa y en muchos casos inabordable mediante la evaluación exhaustiva de todas las soluciones. En este trabajo se va a modelar, mediante redes aleatorias, el comportamiento del virus de la varicela. Para el ajuste de este modelo se presenta una alternativa que combina algoritmos meta-heurísticos, computación distribuida y almacenamiento en la nube. Esta arquitectura permite la sinergia de elementos totalmente desacoplados (sistema de computación, modelo de redes y generador de soluciones) para distintas plataformas sin tener que modificarlos. El modelo resultante se ajusta bastante bien a los datos reales disponibles y permitirá tomar acciones para poner en marcha nuevas campañas de vacunación.