A Computational Model of Mitigating Disease Spread in Spatial Networks

  We consider the problem of disease spreading and containment in spatial networks, where our  computational  model  is  capable  of  detecting  disease  progression  to  initiate  processes  mitigating infection spreads. In this work, we focus on disease spread from a central point in a  1 x 1 unit square spatial network, and let our model respond by trying to selectively decimate  the network and thereby contain disease spread. We direct our attention on the kinematics of  disease spreading with respect to how damage is controlled by our model. As the result of the  paper, we analyze both the sensitivity of disease progression on various parameter settings  and the correlation of parameters of the model. In addition, this study suggests that finding  critical parameters and optimal values with the computational model would be a great help to  reduce ...

• Type: Journal
• Year: 2011
• Where: IJALR
• Authors: Taehyong Kim, Kang Li, Aidong Zhang, Surajit Sen, Murali Ramanathan
• Keywords: Brain Cell, Critical Parameters, Geographical Network, IJALR 2011