Modelos epidêmicos auxiliam no entendimento da projeção de uma infecção. Dentre esses modelos, existem aqueles que consideram que os indivíduos de uma população estão conectado sem uma rede de relacionamentos. No contexto de otimização discreta, existem métodos de busca que procuram por configurações específicas dessa rede para minimizar um contágio. O modelo Min-SEI(R|S)-Cluster propõe um problema de otimização no qual busca-se identificar qual o conjunto de relacionamentos devem ser mitigados para reduzir a propagação da epidemia em uma rede complexa, que representa a população. Uma das características que destacam esse modelo é considerar que os indivíduos pertencem a grupos; considera-se que um indivíduo tenha dinâmica de relacionamento diferente para indivíduos fora ou dentro de seu grupo. Este projeto de pesquisa adaptou o simulador de infecção do modelo Min-SEI(R|S)-Cluster para permitir a inclusão de períodos com diferentes níveis de isolamento social, adicionando a possibilidade de obter estatísticas de indivíduos mortos, recuperados e dos que precisam de terapias hospitalares específicas. Para isso, levantou-se os diferentes modelos de isolamento social, desenvolveu-se as adaptações no modelo e resultados foram analisados. Experimentos foram realizados com redes de diferentes números de indivíduos e tamanhos de grupos "familiares''. Os resultados reforçam a importância do medidas não-farmacológicas no período inicial da contaminação na população pois isolamentos sociais intermitentes e com períodos curtos demonstraram baixa efetividade quando comparado a isolamentos mais prolongados.