Disciplina: FGA0210 - PARADIGMAS DE PROGRAMAÇÃO - T01
Nro do Grupo: 03
Paradigma: SMA
| Matrícula | Aluno |
|---|---|
| 19/0063441 | Ana Carolina Carvalho da Silva |
| 18/0113151 | Eduardo Nunes Picolo |
| 18/0113861 | Kleidson Alves Corrêa |
| 18/0125770 | Lucas Gabriel Bezerra |
| 18/0114077 | Lucas Rodrigues Fonseca |
| 18/0106970 | Matheus Gabriel Alves Rodrigues |
| 18/0129058 | Paulo Victor da Silva |
| 18/0129287 | Pedro Henrique Vieira Lima |
| 18/0130722 | Samuel Nogueira |
Utilizando o paradigma SMA e pensando no contexto da pandemia, o grupo decidiu construir um sistema que simula o processo de contaminação de Covid-19 em uma população. No início da simulação o ponto de partida é uma pessoa contaminada, após o paciente zero contrair o vírus é possível visualizar o processo de contato e contaminação entre as outras pessoas até se alastrar, podendo ocorrer reincidência da infecção e até mesmo aqueles que não contraíram mesmo com o contato. Resumidamente, apresentamos como se comporta um surto de contaminação como o que ocorreu com o Covid.
Tela principal da aplicação
Cada bola amarela representa um indivíduo que pode ser identificado pelo número atribuído a cada um deles.
Quadro de contaminação
Quando o indivíduo é contaminado ele recebe a cor vermelha.
Simulação
Como pode ser visto no gif acima, os indivíduos em vermelho são aqueles contaminados, quando ganham a cor verde é porque se recuperaram da doença, entretanto, quando ganham a cor cinza é porque o mesmo faleceu. No momento em que nenhum paciente possui a cor vermelha é porque a doença foi extinta. Apesar disso, aqueles que ganharam a cor cinza, ou seja, que faleceram, não são alterados e permanecem no mesmo lugar.
Linguagens: Python
Tecnologias: Framework MESA
Pré-requisito para rodar a aplicação é ter o Python 3 instalado.
Clone o repositório
git clone https://github.com/UnBParadigmas2021-2/2021.2_G3-SMA_Covid_Contamination.git
Entre no diretório clonado
cd 2021.2_G3-SMA_Covid_Contamination/
Para executar o projeto basta instalar as dependências
pip install -r requirements.txt
Após instalar as dependências, basta usar o seguinte comando
python main.py
Simulação da instalação
O vídeo do projeto está no seguinte link
Para desenvolver o projeto o time usou algumas fontes de referência: Para validar os dados sobre o Covid-19 e ajustar os parâmetros foram usadas duas fontes.
CONTE, J. Como funciona o ciclo da covid-19 no organismo?. https://drauziovarella.uol.com.br/coronavirus/como-funciona-o-ciclo-da-covid-19-no-organismo/. Acesso em: 11 abr. 2022.
World Health Organization. Mask use in the context of COVID-19. https://www.who.int/publications/i/item/advice-on-the-use-of-masks-in-the-community-during-home-care-and-in-healthcare-settings-in-the-context-of-the-novel-coronavirus-(2019-ncov)-outbreak. Acesso em: 11 abr. 2022.
Usamos a documentação do framework Mesa para implementá-lo no projeto.
Mesa: Agent-based modeling in Python 3+ https://mesa.readthedocs.io/en/latest/index.html. Acesso em 13 abr.