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Este trabalho tem por finalidade tra‡ar um paralelo entre quatro algoritmos bio-inspirados de cunho meta-heurístico (Algoritmo Genético, Evolu‡Æo Diferencial, Otimiza‡Æo por Enxame de Partículas e Busca Harmônica), testando-os em fun‡äes de benchmark de otimiza‡Æo contínua e avaliando-os com base em dados coletados sobre a qualidade das solu‡äes geradas e sobre o modo de explora‡Æo do espa‡o de busca. SÆo propostas aqui técnicas de coleta de informa‡äes sobre o modus operandi dos algoritmos, as quais envolvem Diagramas de Voronoi e divisÆo do espa‡o de busca em regiäes bidimensionais utilizando Mapas Auto-organizáveis. O uso desses mapas como ferramenta de Minera‡Æo Visual de Dados tem como objetivo avaliar os dados gerados e identificar os agrupamentos formados. Procuramos entender a influência da altera‡Æo dos valores dos parâmetros das meta-heurísticas no seu comportamento ao longo do tempo, bem como a sua sensibilidade às mudan‡as de dimensÆo das fun‡äes de otimiza‡Æo que estÆo solucionando. Dessa forma, almeja-se tra‡ar perfis de comportamento e definir a posteriori um padrÆo para possibilitar a análise mais detalhada das similaridades/dissimilaridades entre as abordagens.

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Graduado em Ciências da Computa‡Æo e Mestre em Informática Aplicada com ênfase em Inteligência Artificial pela Universidade de Fortaleza.Possui larga experiência de mercado em diferentes áreas do desenvolvimento de Sistemas de Informa‡Æo, como Análise de Sistemas, Programa‡Æo, Lideran‡a e Gerência de Projetos.

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