@MASTERSTHESIS{ 2017:1698098063,
 	title = {Desenvolvimento de método de inteligência artificial baseado no comportamento de enxames do gafanhoto-do-deserto},
 	year = {2017},
 	url = "http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/1294",
 	abstract = "Problemas complexos de otimização vêm sendo estudados ao longo dos anos por
 pesquisadores que buscam melhores soluções, estes estudos incentivaram o
 desenvolvimento de vários algoritmos de inteligência artificial, sendo que uma parte deles
 são métodos bioinspirados, baseados no comportamento de populações. Estes algoritmos
 têm como objetivo desenvolver técnicas baseadas na natureza em busca de soluções para
 estes problemas. Neste trabalho um algoritmo baseado no comportamento de enxames de
 gafanhotos-do-deserto, o Locust Swarm Optimizer (LSO), foi introduzido como objetivo.
 O comportamento do gafanhoto-do-deserto é apresentado destacando a formação de
 nuvens de ataques causada por uma monoamina neurotransmissora sintetizada, presente no
 inseto, conhecido por serotonina. Observando este comportamento, foi desenvolvido o
 LSO. Ele foi comparado com outras conhecidas técnicas de inteligência artificial através
 de 23 funções benchmarks e também, testado em um problema de despacho econômico.
 Do ponto de vista dos resultados e da facilidade de implementação, pode-se concluir que o
 algoritmo LSO é bastante competitivo comparado aos métodos atuais existentes.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}