Cardoso, Pedro J. S.Monteiro, Jânio Miguel E. FerreiraMapisse, João Magona2012-10-242012-10-242010004.7 MAP*Alg Cavehttp://hdl.handle.net/10400.1/1776Dissertação de mest., Engenharia Eléctrica e Electrónica (Tecnologias de Informação e Telecomunicações), Instituto Superior de Engenharia, Univ. do Algarve, 2010Os algoritmos swarm intelligence tem contribuido significativamente para a resolução de vários problemas na área de optimização. Estes emulam o comportamento dos seres sociais na busca de alimentos. O primeiro algoritmo criado, destinava-se a resolução de problemas discretos de optimização e foi designado por Ant System [Dorigo et al. , 1991]. Em 1997, Di Caro e Dorigo desenvolveram o primeiro algoritmo de encaminhamento mais bem sucedido, para para redes com fios, inspirado no comportamento das colónias de formigas na busca de alimentos, tendo sido designado por AntNet. Os bons resultados obtidos por este algoritmo impulsionou uma intensa investigação nessa area, sendo que alguns dos algoritmos criados a posteriori, podem ser encontrados na Tabela 1.1 desta dissertação. Este trabalho faz parte de um projecto de pesquisa na área de optimização, direccionada para redes de dados com fios, que procura utilizar o comportamento dos insectos sociais na busca de alimentos, associando novos métodos e parâmetro com vista a produzir melhores resultados em relação ao AntNet. Nesse sentido foram criados os algoritmos -DANTENet e CR-DANTENet, que associam o método usado no AntNet com a pesquisa em profundidade. Por outro lado, são apresentados três novos algoritmos, nomeadamente: AntNetBw, -DANTENetBw e CR-DANTENetBw, que introduzem um novo parâmetro das redes com fios. Trata-se da utilização da largura de banda ou simplesmente largura de banda disponível, que não e tida em consideração no algoritmo AntNet original e em vários que usam esta heurística.porSwarm IntelligenceAnt Colony OptimizationLargura de banda disponívelEncaminhamentoFormiga artificialPesquisa em profundidademaster thesis