Este trabalho aplica um algoritmo de otimização computacional: o Algoritmo de Colônia de Formigas, com o método de backtracking para correção de soluções infactíveis para o problema de predição de estruturas de proteínas, considerado um problema de alta complexidade. Este problema é um grande desafio e uma importante questão nesta área de pesquisa, uma vez que a partir da estrutura conhecida de uma proteína há a possibilidade do conhecimento de suas funcionalidades serem exploradas, colaborando efetivamente para o avanço no desenvolvimento de novos fármacos. Neste sentido, o objetivo principal deste trabalho foi analisar o desempenho do algoritmo ACO com método de backtracking para o problema de PSP usando duas funções de energia diferentes no modelo de representação HP-2D em uma abordagem ab initio, isto é, sem nenhum conhecimento prévio. Utilizou-se a energia de Lau e Dill, e a energia simplificada, ambas encontradas na literatura, a fim de realizar uma comparação entre elas do ponto de vista computacional e bioquímico. Os experimentos mostraram bons resultados do ACO, principalmente com a energia simplificada.

Os métodos de otimização computacional são largamente aplicados a diversos tipos de problemas complexos a fim de encontrar soluções para os mesmos. Neste trabalho, os métodos de otimização estudados foram o Algoritmo Evolutivo (AE) e a Otimização por Colônia de Formiga (ACO – Ant Colony Optimization). Ambos são bioinspirados, isto é, são baseados em processos que ocorrem na natureza. Neste caso específico, o AE e o ACO foram utilizados para encontrar soluções ao desafiador problema de predição de proteínas (PSP – Protein Structure Problem), caracterizado como um problema não polinomial. Foi realizada uma comparação entre estes dois métodos aplicados ao PSP usando modelo HP-2D com algumas sequências específicas, tanto do ponto de vista computacional quanto bioquímico. Os resultados mostraram que o ACO é melhor em termo de energia, enquanto que o AE é mais adequado em termo de tempo, especialmente para proteínas maiores.