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Algoritmo Colônia Artificial de Abelhas: um estudo comparativo
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-08-29) Araújo, Vanderson Fábio de; Barboza, Francisco Márcio; 0000-0002-1036-6634; Dantas, Renato Ramos da Silva; Silva, Arthur Anthony da Cunha Romão e
A otimização de problemas complexos é um desafio constante em diversas áreas. Inspirado no comportamento inteligente das abelhas no processo de obtenção de alimento, o algoritmo Colônia Artificial de Abelhas, do inglês Artificial Bee Colony (ABC) tem se mostrado uma ferramenta promissora para resolver problemas de otimização e ganhou destaque entre os pesquisadores. Neste estudo, o desempenho do ABC foi comparado com Algoritmo Genético (AG) e com o algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas, do inglês Particle Swarm Optimization (PSO), em um conjunto de 12 funções de teste. Os resultados indicam que o ABC apresenta desempenho competitivo, e em alguns casos superior, aos algoritmos tradicionais. Sua robustez e eficiência, aliadas à menor quantidade de parâmetros, o tornam uma ferramenta promissora para resolver problemas de otimização multimodais e multidimensionais.