| Resumo: | Em sentido geral, a quimiotaxia é o movimento dirigido que desenvolvem alguns seres vivos em resposta aos gradientes químicos presentes no seu ambiente. Uma bactéria é um organismo unicelular que usa a quimiotaxia como mecanismo de mobilização para encontrar os nutrientes de que precisa para sobreviver e para escapar de ambientes nocivos. Evoluída durante milhões de anos pela natureza, a quimiotaxia de bactérias é um processo altamente otimizado de busca e exploração em espaços desconhecidos. Graças aos avanços no campo da computação, as estratégias quimiotácticas das bactérias e sua excelente capacidade de busca podem ser modeladas, simuladas e emuladas para desenvolver métodos de otimização inspirados na natureza que sejam uma alternativa aos métodos já existentes. Neste trabalho, desenvolvem-se dois algoritmos baseados em estratégias quimiotácticas de bactérias: o BCBTOA (Bacterial Chemotaxis Based Topology Optimization Algorithm) e o BCMOA (Bacterial Chemotaxis Multiobjective Optimization Algorithm) os quais são um algoritmo de otimização topológica e um algoritmo de otimização multi-objetivo, respectivamente. O desempenho dos algoritmos é avaliado mediante a sua aplicação à solução de diversos problemas de prova e os resultados são comparados com os de outros algoritmos atualmente relevantes. O algoritmo de otimização multi-objetivo desenvolvido, também foi aplicado na solução de três problemas de otimização de projeto mecânico de eixos. Os resultados obtidos e os analise comparativos feitos, permitem concluir que os algoritmos desenvolvidos são altamente competitivos e demonstram o potencial do processo de quimiotaxia de bactérias como fonte de inspiração de algoritmos de otimização distribuída, contribuindo assim, a dar resposta à constante demanda por técnicas de otimização mais eficazes e robustas.
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