Modelado y calibración de transmisión del virus respiratorio sincitial mediante Gramáticas evolutivas y arPSO

Daniel Parra, Marcos Llamazares, Jose Manuel Velasco, Jose I. Hidalgo, Rafael J. Villanueva

Keywords: Virus Respiratorio Sincitial;Modelado epidemiológico;Grammatical Evolution; Particle Swarm Optimization

TL;DR: Este proyecto explora el uso de Grammatical Evolution con ajuste de parámetros mediante Particle Swarm Optimization (PSO) para generar el modelo de transmisión del Virus Respiratorio Sincitial (VRS), optimizando su precisión y capacidad predictiva.

Abstract: El Virus Respiratorio Sincitial (VRS) es una de las principales causas de infecciones respiratorias, especialmente en lactantes y poblaciones vulnerables. Modelar con precisión su dinámica de transmisión es fundamental para comprender su propagación y optimizar las estrategias de salud pública. Este proyecto propone un enfoque novedoso basado en Grammatical Evolution (GE) con ajuste de parámetros mediante asynchronous random Particle Swarm Optimization (arPSO) para generar la función de transmisión y refinar automáticamente el modelo del VRS. Al integrar computación evolutiva con optimización heurística, el marco propuesto busca descubrir modelos matemáticos interpretables optimizando simultáneamente su precisión y capacidad de generalización. Esperamos que los resultados de esta investigación contribuirán a mejorar la predicción epidemiológica, especialmente los picos de incidencia estacionaria lo cual ayudará a la toma de decisiones institucionales, fortaleciendo las estrategias de vigilancia e intervención contra el VRS.

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