Existem inúmeros algoritmos de computador que simulam o comportamento biológico de sapos saltadores, para morcego forrageando, da pesquisa do cuco à otimização da colônia de formigas. Todos eles têm algo em comum, o algoritmo se comporta como uma inteligência coletiva, recebendo o chamado e a resposta de um cardume de peixes ou um murmúrio de estorninhos, e todos os outros padrões da natureza. Escrevendo no International Journal of Swarm Intelligence, uma equipe da Índia discute o estado da arte em um algoritmo exclusivo baseado em um sistema biológico - o macaco-aranha.

Os macacos-aranha têm uma estrutura social de "fusão-fissão", em que um grande grupo social se divide em hordas menores ou vice-versa, dependendo da acessibilidade e disponibilidade de alimentos. Janmenjoy Nayak do Aditya Institute of Technology and Management em Andhra Pradesh, Índia, e colegas analisaram o algoritmo de otimização do macaco-aranha, que incorpora esse comportamento para permitir que ele resolva problemas de outra forma intratáveis. Algoritmos SMO são, os relatórios da equipe, particularmente útil na solução de engenharia elétrica e eletrônica, rede de sensores sem fio, reconhecimento de padrões, sistema de energia e redes, e problemas de mineração de dados.

Sua pesquisa sobre o estado da arte em SMO e suas variantes e como ele pode lidar com sucesso com difíceis problemas de otimização do mundo autêntico deve servir para inspirar os profissionais e pesquisadores a inovar ainda mais nesta área. Além disso, o sucesso do SMO sugere o potencial de comportamento diferente em outras espécies, como o macaco-esquilo, macaco vervet, e macaco probóscide, isso também pode ser simulado com bons resultados.