Políticas Aproximadas e Parciais Sensíveis a Risco para o Controle da Propagação de Doenças Infecciosas - Pastor, Henrique Dias; Delgado, Karina Valdivia; Freire, Valdinei; Barros, Leliane Nunes de (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2022: Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2022)
Os Processos de Decisão de Markov (MDPs) podem ser usados para controlar a propagação de doenças infecciosas e encontrar uma política ótima de controle de vacinação. No entanto, por se tratar de um problema que envolve vidas, é necessário levar em consideração a atitude do agente em relação ao risco. Assim, neste trabalho, são usados MDPs sensíveis ao risco com o modelo compartimental SIR e são propostos dois algoritmos eficientes para encontrar políticas de vacinação otimizadas que permitam controlar a propagação de uma doença infecciosa, ou seja, selecionar o número de indivíduos que devem ser vacinados a cada período considerando um parâmetro que representa a atitude frente ao risco. A primeira solução proposta encontra uma política de vacinação que é parcial e ótima dada uma determinada atitude de risco. A segunda solução proposta é aproximada e assim pode resolver problemas ainda maiores. Os resultados mostram que: (i) as políticas de vacinação dependem não apenas da taxa básica de reprodução R 0 , como esperado, mas também do custo e da atitude em relação ao risco de um agente; e (ii) ambas as soluções obtêm um grande ganho de tempo de execução e pouca perda de qualidade quando comparadas com as políticas completas e não aproximadas.