Los enjambres estan conformados tipicamente por una poblacion de agentes computacionales simples capaces de percibir y modificar su ambiente de manera local. Tal capacidad hace posible la comunicacion entre los individuos, que detectan los cambios en el ambiente generado por el comportamiento de sus semejantes. Dentro de esta rama las tecnicas principales son: la optimizacion por enjambre de particulas (Particle Swarm Optimization– PSO) y la optimizacion por colonia de hormigas (Ant Colony Optimization– ACO). Existen otros algoritmos que pueden ser catalogados dentro de esta rama, como lo son la optimizacion por enjambre de bacterias (Bacteria Swarm ForagingOptimization– BSFO), la busqueda por difusion estocastica (Stochastic Diffusion Search– SDS) y el algoritmo de colmena de abejas artificiales (Artificial Bee Hive Algorithm– ABHA) [1]. Es necesario investigar en profundidad para poder encontrar metodologias que permitan el diseno, y la prediccion certera de comportamientos de enjambre, partiendo de las caracteristicas de los agentes individuales del enjambre. Para ello, son esenciales para el estudio sistematico de comportamientos herramientas de seguimiento, como el seguimiento por video. Este proyecto se dedica la investigacion sobre el diseno y optimizacion de reglas de interaccion para un grupo de busqueda y clasificacion de piezas por colores, donde los robots tratan de lograr eficiencia temporal en la realizacion de una tarea de forma colectiva.