Propagación de COVID-19: Metaheurística basada en el modelo TSP-Percolación

Abstract

En este artículo se desarrolla una metaheurística con un algoritmo que simula la propagación de un de la infección por virus COVID-19 en una ciudad. Se considera el algoritmo del Agente Viajero (TSP) y la propagación se simula con el algoritmo de Percolación. La metaheurística busca la trayectoria óptima tomando muestras aleatorias en un espacio de decisiones. El objetivo de encontrar una trayectoria que sigue el individuo de su lugar de origen a su destino y minimizar la propagación del virus por ciudad. Se debe resaltar que en la actualidad se propaga el virus en distintas partes del mundo paralizando pueblos, ciudades y estados. Actualmente el problema de COVID-19 tiene una propagación espacial que puede infectar al vecino más cercano, considerando esta característica se mapea a un modelo espacial de percolación por enlaces y a través del Algoritmo del Agente Viajero. Se considera que los contagios entre los individuos son más rápidos por contacto, considerando que la propagación de dicha enfermedad tiene criterios de probabilidad crítica (pc) se identifica el rebrote por región. La metaheurística se ha combinado TSP-Percolación con la finalidad de mostrar un rendimiento bastante notable en la predicción del camino óptimo y evitar más propagaciones por ciudad.