Um framework analítico para a inteligência de enxame : da biologia à computação

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Cruz, Dávila Patrícia Ferreira
• Orientador(a): Castro, Leandro Nunes de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
• Palavras-chave em Português: inteligência de enxame; algoritmo bioinspirado; processamento de informação; tomada de decisão; insetos sociais
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::BANCO DE DADOS
• Link de acesso: http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24295

Os insetos sociais são organismos vivos capazes de ajustar seu comportamento com base no processamento de diferentes estímulos e restrições, apresentando um amplo repertório com-portamental. Em um nível global, os insetos apresentam comportamentos coletivos que exce-dem as suas capacidades individuais, tais como alocação de tarefas e resolução de problemas da colônia. Biólogos têm investido esforços para desvendar os mecanismos que governam o comportamento dos insetos sociais em um nível individual e como eles contribuem para a emergência de um comportamento complexo no nível da colônia. Os insetos sociais têm sido amplamente utilizados como modelos para o melhor entendimento de diversas questões da biologia, principalmente relacionadas à cognição, evolução e comportamento social. Além disso, eles são uma rica fonte de inspiração para o desenvolvimento de sistemas computacio-nais, especialmente para a Inteligência de Enxame, que é uma linha de pesquisa da Ciência da Computação que busca inspiração no comportamento social de insetos e outros animais para o desenvolvimento de ferramentas para a resolução de diferentes problemas. Grande parte das pesquisas tem dado ênfase ao estudo sobre os insetos sociais, tais como abelhas, formigas e cupins. Nas últimas décadas o volume de algoritmos de Inteligência de Enxame propostos na literatura tem aumentado consideravelmente. Porém, alguns desses algoritmos não têm segui-do um rigor científico adequado e, em muitos casos, também não seguem princípios centrais da Inteligência de Enxame e acabam reproduzindo os mesmos procedimentos computacionais de outros algoritmos, apenas revestidos por uma metáfora diferente. Diante desse cenário, essa tese propõe um framework para a análise de algoritmos de Inteligência de Enxame que contribui para o estudo desses algoritmos de forma estruturada, tendo como arquétipo as soci-edades de insetos. O foco é dado aos processos de tomada de decisão individual e como essas decisões contribuem para a capacidade de resolução de problemas apresentada pelos enxames. O principal objetivo do framework proposto é guiar os pesquisadores no processo de análise das metáforas e algoritmos da Inteligência de Enxame de forma consistente e bem fundamen-tada, aproveitando melhor as características e habilidades sociais apresentadas pelas socieda-des de insetos.