Fundamentos de otimização por inteligência de enxames: uma visão geral
Este 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...
| Autor: | |
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| Tipo de documento: | artigo |
| Estado: | Versão publicada |
| Data de publicação: | 2009 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Repositório: | Repositório Institucional da UNESP |
| Idioma: | português |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unesp.br:11449/29082 |
| Acesso em linha: | http://dx.doi.org/10.1590/S0103-17592009000300002 http://hdl.handle.net/11449/29082 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | inteligência computacional computação evolutiva computação natural computação bioinspirada inteligência coletiva algoritmos de otimização computational intelligence evolutionary computing natural computing bio-inspired computing swarm intelligence optimization algorithms |
| Resumo: | Este 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. |
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