Inteligencia de enjambre-presenta el concepto de comportamiento colectivo en sistemas descentralizados, vital para comprender la robótica multiagente.

Algoritmo genético-explora los principios evolutivos aplicados a la resolución de problemas, una piedra angular de las técnicas de optimización en robótica.

Algoritmo evolutivo-profundiza en la evolución de los algoritmos para mejorar las soluciones de forma iterativa, crucial para los sistemas robóticos autónomos.

Comportamiento de enjambre-investiga cómo funcionan y colaboran los sistemas de enjambre, esencial para crear redes robóticas receptivas.

Computación evolutiva-destaca las estrategias computacionales inspiradas en la evolución biológica, mejorando la adaptabilidad robótica.

Optimización de enjambre de partículas-presenta un método basado en la población inspirado en los sistemas naturales, ideal para resolver problemas complejos de optimización en robótica.

Boids-analiza los algoritmos de agrupamiento para simular comportamientos grupales naturales, lo que influye en la robótica de enjambre para el movimiento coordinado.

Algoritmos de optimización de colonias de hormigas-muestra cómo el comportamiento de búsqueda de alimentos de las hormigas proporciona un marco para resolver problemas de enrutamiento y optimización en la navegación robótica.

Metaheurística-explora estrategias de resolución de problemas de alto nivel, expandiendo las capacidades robóticas al refinar los procesos de optimización.

Marco Dorigo-se centra en el trabajo de Marco Dorigo, pionero en la investigación sobre inteligencia de enjambre, una influencia clave en la evolución de la robótica.

Inteligencia computacional-examina el papel de la IA en la robótica, demostrando cómo las técnicas computacionales permiten a los robots pensar y aprender de manera autónoma.

Búsqueda de difusión estocástica-Presenta estrategias de búsqueda aleatoria para la optimización, una herramienta esencial para la toma de decisiones autónoma en robótica.

Robótica de hormigas-Explora la aplicación de la optimización de colonias de hormigas en sistemas robóticos, haciendo hincapié en la eficiencia en la robótica de enjambre.

Algoritmo Firefly-Revela el algoritmo de optimización inspirado en Firefly, mostrando su potencial en el control robótico dinámico y en tiempo real.

Metaoptimización-Profundiza en la mejora de los propios algoritmos de optimización, crucial para mejorar el rendimiento de los sistemas robóticos.

Algoritmo Fly-Se centra en un algoritmo de optimización bioinspirado, ampliando el conjunto de herramientas para resolver tareas complejas de control robótico.

Tabla de metaheurísticas-Proporciona una referencia completa a los algoritmos metaheurísticos, un recurso clave para optimizar los sistemas robóticos.

Maurice Clerc (matemático)-destaca las contribuciones de Maurice Clerc y profundiza la comprensión del papel de la optimización de enjambres de partículas en la robótica.

Atulya Nagar-se centra en el trabajo de Atulya Nagar en inteligencia computacional y explora su relevancia para la toma de decisiones y la adaptabilidad robótica.

Programación genética-presenta la programación genética como una forma de desarrollar soluciones para sistemas robóticos, allanando el camino para el desarrollo autónomo.