Diversos problemes en telecomunicacions són de naturalesa combinatòria i la seva resolució òptima és en molts casos impossible, ja que el temps de resolució mitjançant algorismes convencionals creix exponencialment amb la mida del problema. Llavors, certs algorismes de naturalesa probabilística com el simulated annealing, algorismes genètics, mètodes multiagent etc. - suggerits per processos naturals evolutius o pel comportament social d'insectes- resulten útils per trobar solucions pròximes a l'òptima en un temps raonable. En aquest TFC s’ha implementat un nou mètode d’optimització (que hem aplicat a l’acoloriment de grafs, base de l’assignació de freqüències GSM) i que s’inspira en el comportament social d’uns insectes socials peculiars: els borinots. Cada borinot porta codificada una solució al problema d’acoloriment., que evoluciona a mesura que els insectes virtuals segueixen el seu cicle vital (busquen i troben aliment, pateixen mutacions, etc.). D’aquesta manera, i en un procés que simula l’evolució darwinista, s’arriba a trobar solucions bones del problema. L’eficiència d’aquest mètode s’ha comprovat mitjançant un estudi d’acoloriment en grafs aleatoris i s’ha comparat respecte altres mètodes d’optimització com el d’àngels i mortals i un algorisme genètic, arribant a la conclusió que es tracta d’un mètode vàlid per la resolució.