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== Abstract ==

Este trabajo estudia el comportamiento de búsqueda de alimento social de la bacteria Escherichia Coli (E. Coli), para ello se basa en algoritmos de Optimización de Bacteria Foraging (BFOA) con el fin de encontrar valores de optimización y control distribuido. La estrategia de búsqueda de E. Coli es muy compleja de expresar y la dinámica de la etapa de quimiotaxis simulada en BFOA se analiza con la ayuda de un simple modelo matemático. La metodología parte de un análisis detallado de los parámetros de natación y tumbling bacteriano (C) y de la probabilidad de eliminación y dispersión (Ped), para luego proponer una variante adaptativa de la BFOA, en la que se ajusta el tamaño del paso quimioterapéutico en función de la idoneidad actual de una bacteria virtual. Para evaluar el rendimiento del algoritmo en la obtención de valores óptimos, se aplicó la resolución a una de las funciones de referencia, en este caso la función de minimización de Ackley, a continuación se realiza un análisis comparativo del BFOA. Los resultados de la simulación han mostrado la validez de los valores óptimos (mínimos o máximos) obtenidos en una función específica para problemas del mundo real, con una función perteneciente al grupo de referencia de funciones de optimización.

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