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Estrategias de control óptimas en la propagación de enfermedades en poblaciones acopladas

dc.contributor.advisor Lorenzo González, Edgardo
dc.contributor.author Alpízar Brenes, Geisel Y.
dc.contributor.college College of Arts and Sciences - Sciences en_US
dc.contributor.committee Suazo, Erwin
dc.contributor.committee Lorenzo González, Edgardo
dc.contributor.department Department of Mathematics en_US
dc.contributor.representative Nieto, Mirriam J.
dc.date.accessioned 2018-04-09T15:18:42Z
dc.date.available 2018-04-09T15:18:42Z
dc.date.issued 2011-08
dc.description.abstract En varias investigaciones se ha estudiado la aplicación de diversas estrategias de control en la propagación de enfermedades en una población dada. Ahora bien, tarea difícil es encontrar la combinación de estrategias que minimicen los costos conjuntos del impacto de la enfermedad y la aplicación de las medidas para lograr el control de la propagación en poblaciones acopladas. En la mayoría de ocasiones, la realidad exige una respuesta casi inmediata por parte de los organismos o instituciones encargadas de la salud pública. En estos casos es donde se hace necesario el uso de herramientas que generen en forma rápida pero eficientes resultados aproximados, que proporcionen información de las medidas que se deben tomar para evitar la propagación masiva de la enfermedad. El objetivo de este proyecto es sugerir a través de casos específicos, como una técnica de optimización estocástica como el Simulated Annealing puede ser utilizada para dar respuesta rápida a la búsqueda de estrategias de control, con el fin de evitar la propagación masiva de una enfermedad en poblaciones acopladas.
dc.description.abstract In several investigations there have studied the application of diverse control strategies in a disease spread in a given population. Now, it is a difficult task to find the combination of strategies that minimize the joint costs of the impact of the disease and the application of strategies to achieve the control of the spread of the disease in coupled populations. In most of the cases, reality demands an almost inmediate response from the organisms or the institutions in charge of the public health, hence, becomes important the use of tools that quickly approximates efficientes results that provides information of measures that can be taken to avoid the spread of disease. The objetive of this project is to suggest, throught specific cases, that stochastic optimization techniques as Simulated Annealing may be use to given a quickly respond to the search of control strategies to avoid a disease outbreak in coupled populations.
dc.description.graduationSemester Fall en_US
dc.description.graduationYear 2011 en_US
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.11801/397
dc.language.iso es en_US
dc.rights.holder (c) 2011 Geisel Yajaira Alpízar Brenes en_US
dc.rights.license All rights reserved en_US
dc.subject Stochastic optimization technique en_US
dc.subject Simulated Annealing en_US
dc.subject Diseases en_US
dc.subject.lcsh Stochastic models en_US
dc.subject.lcsh Simulated annealing (Mathematics) en_US
dc.subject.lcsh Stochastic analysis en_US
dc.subject.lcsh Epidemiology--Mathematical models en_US
dc.title Estrategias de control óptimas en la propagación de enfermedades en poblaciones acopladas en_US
dc.title.alternative Optimal control strategies in the spread of diseases in coupled populations en_US
dc.type Thesis en_US
dspace.entity.type Publication
thesis.degree.discipline Applied Mathematics en_US
thesis.degree.level M.S. en_US
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