class TestEstadoIncubandoSism(unittest.TestCase):
grafo = nx.scale_free_graph(100)
modelo = crear_modelo_SISM(grafo,
tiempo_incubacion=1,
tiempo_inf_mild=0,
tiempo_inf_grave=2,
probabilidad_de_estar_incubando=1,
probabilidad_deceso=1,
probabilidad_riesgo=0,
probabilidad_infecc_grave_riesgo=0,
probabilidad_infecc_grave=1,
probabilidad_deceso_riesgo=0)
nodo = 0
def test_el_estado_se_instancia_correctamente(self):
estado = EstadoInfectadoMildSISM(tiempo_infeccion=5)
self.assertEqual(estado.tiempo_infeccion, 5)
self.assertEqual(estado.__class__.__name__, ESTADO_INFECTADO_MILD)
def test_al_transicionar_el_tiempo_de_infeccion_se_reduce_una_unidad(self):
estado = EstadoInfectadoMildSISM(tiempo_infeccion=5)
self.grafo.nodes[self.nodo]['riesgo'] = False
self.grafo.graph['prob_de_deceso'] = 0
nuevo_estado = estado.transicionar(self.nodo, self.grafo)
self.assertEqual(nuevo_estado.tiempo_infeccion, 4)
def test_al_transicionar_si_el_tiempo_de_infeccion_no_es_cero_el_estado_no_cambia(
self):
estado = EstadoInfectadoMildSISM(tiempo_infeccion=5)
self.grafo.nodes[self.nodo]['riesgo'] = False
self.grafo.graph['prob_de_deceso'] = 0
nuevo_estado = estado.transicionar(self.nodo, self.grafo)
self.assertEqual(nuevo_estado.__class__.__name__,
ESTADO_INFECTADO_MILD)
def test_cuando_el_tiempo_de_infeccion_llega_a_cero_el_estado_pasa_a_susceptible(
self):
estado = EstadoInfectadoMildSISM(tiempo_infeccion=1)
self.grafo.nodes[self.nodo]['riesgo'] = False
self.grafo.graph['prob_de_deceso'] = 0
nuevo_estado = estado.transicionar(self.nodo, self.grafo)
self.assertEqual(nuevo_estado.__class__.__name__, ESTADO_SUSCEPTIBLE)
class TestEstadoIncubandoSism(unittest.TestCase):
grafo = nx.scale_free_graph(10)
modelo = crear_modelo_SISM(grafo,
tiempo_incubacion=1,
tiempo_inf_mild=0,
tiempo_inf_grave=2,
probabilidad_de_estar_incubando=1,
probabilidad_deceso=1,
probabilidad_riesgo=0,
probabilidad_infecc_grave_riesgo=0,
probabilidad_infecc_grave=1,
probabilidad_deceso_riesgo=0)
nodo = 0
def test_el_estado_se_instancia_correctamente(self):
estado = EstadoSusceptibleSISM()
self.assertEqual(estado.__class__.__name__, ESTADO_SUSCEPTIBLE)
def test_al_transicionar_si_todos_los_vecinos_estan_incubando_el_nodo_se_contagia(
self):
self.grafo.nodes[self.nodo]['estado'] = EstadoSusceptibleSISM()
estado = self.grafo.nodes[self.nodo]['estado']
nuevo_estado = estado.transicionar(self.nodo, self.grafo)
self.assertEqual(nuevo_estado.__class__.__name__, ESTADO_INCUBANDO)
def test_al_transicionar_si_ninguno_de_los_vecinos_esta_incubando_el_nodo_no_se_contagia(
self):
self.grafo.nodes[self.nodo]['estado'] = EstadoSusceptibleSISM()
estado = self.grafo.nodes[self.nodo]['estado']
for vecino in self.grafo.neighbors(self.nodo):
self.grafo.nodes[vecino]['estado'] = EstadoSusceptibleSISM()
nuevo_estado = estado.transicionar(self.nodo, self.grafo)
self.assertEqual(nuevo_estado.__class__.__name__, ESTADO_SUSCEPTIBLE)
class TestEstadoIncubandoSism(unittest.TestCase):
grafo = nx.scale_free_graph(100)
modelo = crear_modelo_SISM(grafo,
tiempo_incubacion=1,
tiempo_inf_mild=0,
tiempo_inf_grave=2,
probabilidad_de_estar_incubando=1,
probabilidad_deceso=1,
probabilidad_riesgo=0,
probabilidad_infecc_grave_riesgo=0,
probabilidad_infecc_grave=1,
probabilidad_deceso_riesgo=0)
nodo = 0
def test_el_estado_se_instancia_correctamente(self):
estado = EstadoIncubandoSISM(tiempo_incubacion=5)
self.assertEqual(estado.tiempo_incubacion, 5)
self.assertEqual(estado.__class__.__name__, ESTADO_INCUBANDO)
def test_al_transicionar_el_tiempo_de_incubacion_se_reduce_una_unidad(
self):
estado = EstadoIncubandoSISM(tiempo_incubacion=5)
nuevo_estado = estado.transicionar(self.nodo, self.grafo)
self.assertEqual(nuevo_estado.tiempo_incubacion, 4)
def test_al_transicionar_si_el_tiempo_de_incubacion_no_es_cero_el_estado_no_cambia(
self):
estado = EstadoIncubandoSISM(tiempo_incubacion=5)
nuevo_estado = estado.transicionar(self.nodo, self.grafo)
self.assertEqual(nuevo_estado.__class__.__name__, ESTADO_INCUBANDO)
def test_si_no_es_de_riesgo_y_se_infecta_gravemente_el_nuevo_estado_es_infectado_grave(
self):
estado = EstadoIncubandoSISM(tiempo_incubacion=1)
self.grafo.nodes[self.nodo]['riesgo'] = False
self.grafo.graph['prob_infec_grave_riesgo'] = 0
self.grafo.graph['prob_infec_grave'] = 1
nuevo_estado = estado.transicionar(self.nodo, self.grafo)
self.assertEqual(nuevo_estado.__class__.__name__,
ESTADO_INFECTADO_GRAVE)
def test_si_es_de_riesgo_y_se_infecta_gravemente_el_nuevo_estado_es_infectado_grave(
self):
estado = EstadoIncubandoSISM(tiempo_incubacion=1)
self.grafo.nodes[self.nodo]['riesgo'] = True
self.grafo.graph['prob_infec_grave_riesgo'] = 1
self.grafo.graph['prob_infec_grave'] = 0
nuevo_estado = estado.transicionar(self.nodo, self.grafo)
self.assertEqual(nuevo_estado.__class__.__name__,
ESTADO_INFECTADO_GRAVE)
def test_si_no_es_de_riesgo_y_no_se_infecta_gravemente_el_nuevo_estado_es_infectado_mild(
self):
estado = EstadoIncubandoSISM(tiempo_incubacion=1)
self.grafo.nodes[self.nodo]['riesgo'] = False
self.grafo.graph['prob_infec_grave_riesgo'] = 1
self.grafo.graph['prob_infec_grave'] = 0
nuevo_estado = estado.transicionar(self.nodo, self.grafo)
self.assertEqual(nuevo_estado.__class__.__name__,
ESTADO_INFECTADO_MILD)
def test_si_es_de_riesgo_y_no_se_infecta_gravemente_el_nuevo_estado_es_infectado_mild(
self):
estado = EstadoIncubandoSISM(tiempo_incubacion=1)
self.grafo.nodes[self.nodo]['riesgo'] = True
self.grafo.graph['prob_infec_grave_riesgo'] = 0
self.grafo.graph['prob_infec_grave'] = 1
nuevo_estado = estado.transicionar(self.nodo, self.grafo)
self.assertEqual(nuevo_estado.__class__.__name__,
ESTADO_INFECTADO_MILD)
def main():
global grafo
nombre_archivo_salida = input(
"Ingrese el nombre del archivo en el que quiere los resultados \n")
print("Cantidad de veces que corre: ")
repeticiones = int(input("Numero: "))
print("Elegí el modelo:\n" "[1] SIS\n" "[2] SIR\n" "[3] SIRS\n")
input_modelo = input("Numero: ")
print("Elegí el grafo:\n"
"[1] Scale\n"
"[2] Grid\n"
"[3] Small World\n"
"[4] Random\n"
"[5] Tree Balanceado\n")
num_grafo = input("Numero: ")
# TODO: Random graph
# TODO: No balanced tree
try:
if num_grafo == '1':
cantidad_de_nodos = int(input("Cantidad de nodos: "))
grafo = nx.scale_free_graph(cantidad_de_nodos)
grafo.graph['tipo'] = "Scale Free"
elif num_grafo == '2':
cantidad_de_nodos_x = int(input("Cantidad nodos X: "))
cantidad_de_nodos_y = int(input("Cantidad nodos Y: "))
grafo = nx.grid_graph(
dim=[cantidad_de_nodos_x, cantidad_de_nodos_y])
grafo.graph['tipo'] = "Grid " + str(
cantidad_de_nodos_x) + "x" + str(cantidad_de_nodos_y)
elif num_grafo == '3':
cantidad_de_nodos = int(input("Cantidad de nodos: "))
vecinos_mas_cerca = int(input("Cantidad de vecinos: "))
prob_de_rewiring_cada_eje = float(
input("Probabilidad de rewiring [0,1]: "))
if prob_de_rewiring_cada_eje > 1 or prob_de_rewiring_cada_eje < 0:
print("Invalid probability")
return
grafo = nx.watts_strogatz_graph(cantidad_de_nodos,
vecinos_mas_cerca,
prob_de_rewiring_cada_eje)
grafo.graph['tipo'] = "Small world"
elif num_grafo == '4':
grado_de_nodo = int(input("Grado de salida de los nodos: "))
cantidad_de_nodos = int(input("Cantidad de nodos: "))
seed = int(input("Seed: "))
grafo = nx.random_regular_graph(grado_de_nodo, cantidad_de_nodos,
seed)
grafo.graph['tipo'] = "Random graph"
elif num_grafo == '5':
d = int(input("Grado de salida de los nodos: "))
lamb = int(input("Distancia maxima entre nodos: "))
grafo = nx.balanced_tree(d, lamb)
grafo.graph['tipo'] = "Balanced Tree"
else:
raise Exception("Tipo de grafo invalido")
probabilidad_de_estar_incubando = float(
input("Probabilidad de estar infectado: "))
cantidad_de_iteraciones = int(input("Numero de iteraciones: "))
if probabilidad_de_estar_incubando > 1 or probabilidad_de_estar_incubando < 0:
raise Exception("Probabilidad inválida")
if input_modelo == '1':
modelo = crear_modelo_SISM(
un_grafo=grafo,
probabilidad_de_estar_incubando=probabilidad_de_estar_incubando
)
correr_modelo_SISM(modelo, cantidad_de_iteraciones, repeticiones,
nombre_archivo_salida)
elif input_modelo == '2':
modelo = crear_modelo_SIRM(
un_grafo=grafo,
probabilidad_de_estar_incubando=probabilidad_de_estar_incubando
)
correr_modelo_SIRM(modelo, cantidad_de_iteraciones, repeticiones,
nombre_archivo_salida)
elif input_modelo == '3':
modelo = crear_modelo_SIRMS(
un_grafo=grafo,
probabilidad_de_estar_incubando=probabilidad_de_estar_incubando
)
correr_modelo_SIRMS(modelo, cantidad_de_iteraciones, repeticiones,
nombre_archivo_salida)
except ValueError:
raise Exception("Input numerico invalido")
def main():
try:
input_modelo = sys.argv[1]
tipo_de_grafo = sys.argv[2]
if tipo_de_grafo == "scale":
check_parametros(7)
cantidad_de_nodos = int(sys.argv[3])
next_arg = 4
grafo = nx.scale_free_graph(cantidad_de_nodos)
grafo.graph['tipo'] = "Scale Free"
elif tipo_de_grafo == "grid":
check_parametros(9)
cantidad_de_nodos_x = int(sys.argv[3])
cantidad_de_nodos_y = int(sys.argv[4])
next_arg = 5
grafo = nx.grid_graph(
dim=[cantidad_de_nodos_x, cantidad_de_nodos_y])
grafo.graph['tipo'] = "Grid " + str(
cantidad_de_nodos_x) + "x" + str(cantidad_de_nodos_y)
elif tipo_de_grafo == "small_world":
check_parametros(10)
cantidad_de_nodos = int(sys.argv[3])
vecinos_mas_cerca = int(sys.argv[4])
prob_de_rewiring_cada_eje = float(sys.argv[5])
next_arg = 6
if prob_de_rewiring_cada_eje < 0 or prob_de_rewiring_cada_eje > 1:
raise Exception("Probabilidad invalida")
grafo = nx.watts_strogatz_graph(cantidad_de_nodos,
vecinos_mas_cerca,
prob_de_rewiring_cada_eje)
grafo.graph['tipo'] = "Small world"
elif tipo_de_grafo == "random":
check_parametros(10)
cantidad_de_nodos = int(sys.argv[3])
grado_salida = int(sys.argv[4])
seed = int(sys.argv[5])
next_arg = 6
grafo = nx.random_regular_graph(grado_salida, cantidad_de_nodos,
seed)
grafo.graph['tipo'] = "Random graph"
elif tipo_de_grafo == "balanced_tree":
check_parametros(9)
d = int(sys.argv[3]) # Grado de salida de los nodos
lamb = int(sys.argv[4]) # Distancia maxima entre par de nodos
next_arg = 5
grafo = nx.balanced_tree(d, lamb)
grafo.graph['tipo'] = "Balanced Tree"
else:
raise Exception("Tipo de grafo invalido")
probabilidad_de_estar_incubando = float(sys.argv[next_arg])
next_arg += 1
cantidad_de_iteraciones = int(sys.argv[next_arg])
next_arg += 1
except ValueError:
raise Exception("Input numerico invalido")
repeticiones = int(sys.argv[next_arg])
next_arg += 1
nombre_archivo_salida = sys.argv[next_arg]
if input_modelo == 'SIS':
modelo = crear_modelo_SISM(
un_grafo=grafo,
probabilidad_de_estar_incubando=probabilidad_de_estar_incubando)
correr_modelo_SISM(modelo, cantidad_de_iteraciones, repeticiones,
nombre_archivo_salida)
elif input_modelo == 'SIR':
modelo = crear_modelo_SIRM(
un_grafo=grafo,
probabilidad_de_estar_incubando=probabilidad_de_estar_incubando)
correr_modelo_SIRM(modelo, cantidad_de_iteraciones, repeticiones,
nombre_archivo_salida)
elif input_modelo == 'SIRS':
modelo = crear_modelo_SIRMS(
un_grafo=grafo,
probabilidad_de_estar_incubando=probabilidad_de_estar_incubando)
correr_modelo_SIRMS(modelo, cantidad_de_iteraciones, repeticiones,
nombre_archivo_salida)