Evaluación de algoritmos para la simulacion estocástica de epidemias mediante sistemas P

Abstract

[ES] En este TFG se plantea la evaluación de algoritmos que permiten la simulación estocástica de computaciones mediante sistemas P que es un modelo de computación natural que se identifica con la computación con membranas. Para la evaluación de los algoritmos bajo estudio, se evaluará su comportamiento asintótico con respecto a la simulación de escenarios epidemiológicos ya implementados en un par de herramientas de simulación: ARES (para la simulación de las dinámicas de resistencia a antibióticos) y LOIMOS (para la evaluación de escenarios de COVID19). El alumno deberá diseñar y programar unas librerías de propósito general en Python que permitan ejecutar sistemas P a partir de su especificación mediante formatos estructurados tales como XML ó YAML. Además deberá implementar los motores de simulación basados en algoritmos estocásticos. Fundamentalmente, se trabajarán con dos aproximaciones algorítmicas: algoritmos basados en la cinética de partículas (i.e. algoritmo de Gillespie) y algoritmos basados en sistemas P multicompartimentales (i.e. algoritmo DCBA).

Una vez desarrolladas las librerías y los modulos de simulación, el alumno deberá ejecutar una experimentación significativa con escenarios base y mostrar los resultados de salida de los sistemas P que se basarán en la identificación y enumeración de los distintos objetos con los que se trabaja en los escenarios epidemiológicos.