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A computa‡Æo bioinspirada permite a resolu‡Æo de vários problemas computacionais. Dentre as várias meta-heurísticas existentes, o algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization) tem sido aplicado eficientemente para resolver problemas de otimiza‡Æo. Inicialmente empregado na resolu‡Æo de problemas com um objetivo, a técnica tem sido investigada para solucionar problemas multiobjetivo. O principal objetivo desta tese de doutorado é a proposta de estratégias distribuídas para a execu‡Æo do algoritmo PSO em diversas topologias conectando múltiplos Enxames para resolver problemas com vários objetivos. Neste trabalho, os indivíduos do algoritmo PSO sÆo divididos em subpopula‡äes independentes entre si e que ocasionalmente compartilham indivíduos. Diversas topologias e estratégias de comunica‡Æo para conectar os enxames foram investigadas e a influência exercida pela topologia na otimiza‡Æo de problemas é avaliada. Considerando os resultados obtidos, pôde-se constatar que esse modelo exerce um efeito positivo no processo de otimiza‡Æo.

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Possui doutorado em Ciência da Computa‡Æo pela UFPR e é Professor da UEPG.Aurora Pozo é doutora em Engenharia Elétrica pela UFSC e é professora titular da UFPR.Elias P. Duarte Jr. realizou o Doutorado em Ciência da Computa‡Æo pelo Tokyo Institute of Technology e é Professor Titular da UFPR.

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