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Este trabalho tem por finalidade traçar um paralelo entre quatro algoritmos bio-inspirados de cunho meta-heurístico (Algoritmo Genético, Evoluçăo Diferencial, Otimizaçăo por Enxame de Partículas e Busca Harmônica), testando-os em funçőes de benchmark de otimizaçăo contínua e avaliando-os com base em dados coletados sobre a qualidade das soluçőes geradas e sobre o modo de exploraçăo do espaço de busca. Săo propostas aqui técnicas de coleta de informaçőes sobre o modus operandi dos algoritmos, as quais envolvem Diagramas de Voronoi e divisăo do espaço de busca em regiőes bidimensionais utilizando Mapas Auto-organizáveis. O uso desses mapas como ferramenta de Mineraçăo Visual de Dados tem como objetivo avaliar os dados gerados e identificar os agrupamentos formados. Procuramos entender a influęncia da alteraçăo dos valores dos parâmetros das meta-heurísticas no seu comportamento ao longo do tempo, bem como a sua sensibilidade ŕs mudanças de dimensăo das funçőes de otimizaçăo que estăo solucionando. Dessa forma, almeja-se traçar perfis de comportamento e definir a posteriori um padrăo para possibilitar a análise mais detalhada das similaridades/dissimilaridades entre as abordagens.