dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2014-05-20T15:14:10Z
dc.date.accessioned2022-10-05T15:45:20Z
dc.date.available2014-05-20T15:14:10Z
dc.date.available2022-10-05T15:45:20Z
dc.date.created2014-05-20T15:14:10Z
dc.date.issued2009-09-01
dc.identifierSba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Sociedade Brasileira de Automática, v. 20, n. 3, p. 271-304, 2009.
dc.identifier0103-1759
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/29082
dc.identifier10.1590/S0103-17592009000300002
dc.identifierS0103-17592009000300002
dc.identifier2-s2.0-70449484665
dc.identifierS0103-17592009000300002.pdf
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3901978
dc.description.abstractEste artigo apresenta uma breve revisão de alguns dos mais recentes métodos bioinspirados baseados no comportamento de populações para o desenvolvimento de técnicas de solução de problemas. As metaheurísticas tratadas aqui correspondem às estratégias de otimização por colônia de formigas, otimização por enxame de partículas, algoritmo shuffled frog-leaping, coleta de alimentos por bactérias e colônia de abelhas. Os princípios biológicos que motivaram o desenvolvimento de cada uma dessas estratégias, assim como seus respectivos algoritmos computacionais, são introduzidos. Duas aplicações diferentes foram conduzidas para exemplificar o desempenho de tais algoritmos. A finalidade é enfatizar perspectivas de aplicação destas abordagens em diferentes problemas da área de engenharia.
dc.description.abstractThis paper presents an overview of some most recent bioinspired methods based on swarm behaviors for the development of problem-solving techniques. The metaheuristics provided here are ant colony optimization, particle swarm optimization, shuffled frog-leaping algorithm, bacterial foraging optimization and bee colony. The basic biological principles that have motivated the development of each strategy, as well as their computational algorithms, are introduced. Two different applications were carried out in order to clarify the performance of such algorithms. The goal is to emphasize perspectives of applications of these approaches in different engineering problems.
dc.languagepor
dc.publisherSociedade Brasileira de Automática
dc.relationSba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica
dc.rightsAcesso aberto
dc.sourceSciELO
dc.subjectinteligência computacional
dc.subjectcomputação evolutiva
dc.subjectcomputação natural
dc.subjectcomputação bioinspirada
dc.subjectinteligência coletiva
dc.subjectalgoritmos de otimização
dc.subjectcomputational intelligence
dc.subjectevolutionary computing
dc.subjectnatural computing
dc.subjectbio-inspired computing
dc.subjectswarm intelligence
dc.subjectoptimization algorithms
dc.titleFundamentos de otimização por inteligência de enxames: uma visão geral
dc.typeArtigo


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