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ESTIMATIVA DE PARÂMETROS EM MODELOS DE DINÂMICA DE HIV POR OTIMIZAÇÃO

A aplicação de modelos matemáticos na área de epidemiologia está em pleno desenvolvimento. Neste trabalho, estimou-se os valores dos parâmetros de dois modelos matemáticos da dinâmica do vírus HIV. O primeiro modelo representa a dinâmica do vírus HIV a longo prazo e o segundo representa a dinâmica das variáveis de estado a curto prazo. Os parâmetros dos modelos foram estimados utilizando os seguintes métodos de otimização do software Mathematica: Evolução Diferencial, Nelder Mead e Recozimento Simulado. Os modelos matemáticos foram representados em termos das variáveis de estado de células não infectadas, células infectadas e partículas virais livres, sendo as células infectadas classificadas como infectadas produtivamente e latentemente. Os resultados obtidos neste trabalho foram comparados com medidas simuladas e modelos da literatura, cujos resultados obtidos apresentaram uma boa concordância e permitiram a análise da dinâmica do vírus, verificando os métodos de otimização utilizados neste trabalho.
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ESTIMATIVA DE PARÂMETROS EM MODELOS DE DINÂMICA DE HIV POR OTIMIZAÇÃO

  • DOI: 10.22533/at.ed.94423260912

  • Palavras-chave: Dinâmica do HIV, Otimização, Sistemas de EDOS, Modelos Compartimentados, Estimativa de Parâmetros.

  • Keywords: HIV Dynamics, Optimization, EDOS Systems, Compartmentalized Models, Estimate Parameters.

  • Abstract: The application of mathematical models in the field of epidemiology is in full development. In this study, parameter values for two mathematical models of HIV virus dynamics were estimated. The first model represents the long-term dynamics of the HIV virus, while the second represents the short-term dynamics of state variables. The model parameters were estimated using the following optimization methods in Mathematica software: Differential Evolution, Nelder-Mead, and Simulated Annealing. The mathematical models were represented in terms of status variables for uninfected cells, infected cells, and free viral particles, with infected cells classified as productively and latently infected. The results obtained in this study were compared with simulated measures and models from the literature. The obtained results showed good agreement and allowed for the analysis of virus dynamics, verifying the optimization methods used in this study.

  • Ronaldo da Silva Cardoso
  • Mailson Batista de Vilhena
  • Josiel Lobato Ferreira
  • Bruno Marques Viegas
  • Emanuel Negrão Macêdo
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