Discussão do artigo "Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de otimização de forrageamento bacteriano (BFO)"

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Novo artigo Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de otimização de forrageamento bacteriano (BFO) foi publicado:

A base da estratégia de forrageamento de E. coli (E. coli) inspirou cientistas a desenvolverem o algoritmo de otimização BFO. Esse algoritmo apresenta ideias originais e abordagens promissoras para otimização e merece um estudo mais aprofundado.

O algoritmo de otimização forrageamento bacteriano (BFO) é uma técnica fascinante que pode ser utilizada para encontrar soluções aproximadas para problemas extremamente complexos ou impossíveis de maximização ou minimização de funções numéricas. Reconhecido amplamente como um algoritmo global de otimização de grande interesse para otimização e controle distribuído, o BFO se inspira no comportamento social de busca de alimento da Escherichia coli. O BFO tem atraído a atenção dos pesquisadores devido à sua eficácia na resolução de problemas de otimização do mundo real que surgem em diversas áreas de aplicação. A biologia por trás da estratégia de forrageamento da E. coli é emulada de forma original e utilizada como um algoritmo de otimização simples.

Bactérias como a E. coli ou a salmonela estão entre os organismos mais bem-sucedidos do planeta. Essas bactérias móveis possuem apêndices semirrígidos chamados flagelos, com os quais se impulsionam por meio de um movimento de torção. Quando todos os flagelos giram no sentido anti-horário, cria-se um efeito de hélice e a bactéria se move em uma direção mais ou menos reta. Nesse caso, a bactéria realiza um movimento chamado natação (swims), em que todos os flagelos giram na mesma direção.

Autor: Andrey Dik