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O aumento contínuo do tráfego nas redes convergentes gerou a necessidade de uma melhor afetação da largura de banda. As redes MPLS demonstraram ser eficazes, mas ainda requerem otimização. Este trabalho é o resultado da minha tese de mestrado em Redes de Dados, realizada na Universidade Nacional de La Plata (Argentina). Apresenta uma taxonomia de estratégias heurísticas e metaheurísticas para distribuir o tráfego de forma eficiente, minimizando os custos e cumprindo as restrições de capacidade e procura. Foram desenvolvidos cinco algoritmos bio-inspirados baseados em comportamentos de enxameação, tais como bandos de aves, colónias de formigas e quirópteros. Estes algoritmos foram aplicados a redes de teste de diferentes dimensões para avaliar a sua eficácia e determinar os parâmetros óptimos. Os resultados obtidos são promissores e oferecem novas perspectivas para enfrentar os desafios da engenharia de tráfego em redes MPLS. Em resumo, o trabalho centra-se na otimização da distribuição do tráfego em redes MPLS utilizando abordagens bio-inspiradas em ambientes altamente interligados.