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

En este artículo se desarrolla una metaheurística con un algoritmo que simula la propagación 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.

This article develops a metaheuristic with an algorithm that simulates the spread of aCOVID-19 virus infection in a city. The Travel Agent (TSP) algorithm is considered, and the propagation is simulated with the Percolation algorithm. The goal heuristic seeks the optimal trajectory by taking random samples in a decision space. The objective of finding a path that the individual follows from their place of origin to their destination and minimizing the spread of the virus by city. It should be noted that the virus is currently spreading in different parts of the world, paralyzing towns, cities and states. Currently, theCOVID-19 problem has a spatial spread that can infect the closest neighbor, considering this characteristic, it is mapped to a spatial model of percolation by links and through the Traveling Agent Algorithm. It is considered that contagions between individuals are faster by contact, considering that the spread of said disease has critical probability criteria (pc), regrowth is identified by region. The metaheuristics have been combined TSP-Percolation in order to show a quite remarkable performance in the prediction of the most optimal path and avoid more propagation per city.