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

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dc.contributor.advisorCastro, Leandro Nunes de
dc.contributor.advisor-co1Maia, Renato Dourado
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8086728723088063por
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2741458816539568por
dc.contributor.authorCruz, Dávila Patrícia Ferreira
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2274097665900919por
dc.date.accessioned2019-09-25T14:51:35Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:08:03Z
dc.date.available2020-05-28T18:08:03Z
dc.date.issued2019-05-30
dc.description.abstractOs 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.por
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpor
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicopor
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulopor
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Geraispor
dc.description.sponsorshipFundo Mackenzie de Pesquisapor
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationCRUZ, Dávila Patrícia Ferreira. Um framework analítico para a inteligência de enxame : da biologia à computação. 2019. 129 f. Tese (Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2019 .por
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24295
dc.keywordsswarm intelligenceeng
dc.keywordsbio-inspired algorithmeng
dc.keywordsinformation processingeng
dc.keywordsdecision makingeng
dc.keywordssocial insectseng
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectinteligência de enxamepor
dc.subjectalgoritmo bioinspiradopor
dc.subjectprocessamento de informaçãopor
dc.subjecttomada de decisãopor
dc.subjectinsetos sociaispor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::BANCO DE DADOSpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/19699/D%c3%81VILA%20PATRICIA%20FERREIRA%20CRUZ.pdf.jpg*
dc.titleUm framework analítico para a inteligência de enxame : da biologia à computaçãopor
dc.typeTesepor
local.contributor.board1Oliveira, Pedro Paulo Balbi de
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9556738277476279por
local.contributor.board2Coelho, Guilherme Palermo
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0597865875425201por
local.contributor.board3Silveira, Ismar Frango
local.contributor.board3Latteshttp://lattes.cnpq.br/3894359521286830por
local.contributor.board4França, Fabrício Olivetti de
local.contributor.board4Latteshttp://lattes.cnpq.br/8788356220698686por
local.publisher.countryBrasilpor
local.publisher.departmentEscola de Engenharia Mackenzie (EE)por
local.publisher.initialsUPMpor
local.publisher.programEngenharia Elétricapor
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