Diversos problemes en telecomunicacions són de naturalesa combinatòria i laseva resolució òptima és en molts casos impossible, ja que el temps deresolució mitjançant algorismes convencionals creix exponencialment amb lamida del problema. Llavors, certs algorismes de naturalesa probabilística comel simulated annealing, algorismes genètics, mètodes multiagent etc. -suggerits per processos naturals evolutius o pel comportament sociald'insectes- resulten útils per trobar solucions pròximes a l'òptima en un tempsraonable.En aquest TFC s’ha implementat un nou mètode d’optimització (que hemaplicat a l’acoloriment de grafs, base de l’assignació de freqüències GSM) ique s’inspira en el comportament social d’uns insectes socials peculiars: elsborinots. 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 enun procés que simula l’evolució darwinista, s’arriba a trobar solucions bonesdel problema.L’eficiència d’aquest mètode s’ha comprovat mitjançant un estudid’acoloriment en grafs aleatoris i s’ha comparat respecte altres mètodesd’optimització com el d’àngels i mortals i un algorisme genètic, arribant a laconclusió que es tracta d’un mètode vàlid per la resolució.