A area de Mineracao de Dados (MD) fornece um conjunto de tarefas e algoritmos voltados a extracao de informacoes de grandes bases de dados. Entre essas tarefas, temos o agrupamento bidimensional de dados (biclustering), em que linhas e colunas de uma matriz sao agrupadas simultaneamente com base na similaridade dos seus elementos. Os objetivos deste trabalho sao realizar um estudo comparativo sistematico entre algoritmos bio-inspirados multimodais aplicados a tarefa de biclustering e investigar o desempenho de comites de biclusters gerados por esses algoritmos, tomando como base problemas de bioinformatica. Apos se introduzir conceitos gerais de MD e especificos da tarefa de biclustering, passa-se a discorrer sobre algoritmos bio-inspirados multimodais e sobre modelos de comites aplicados a essa tarefa. Experimentos conduzidos de forma sistematica avaliam o desempenho dos algoritmos bio-inspirados e de dois arranjos de comites de biclusters, sendo que os resultados obtidos indicam que, em geral, os comites obtiveram um desempenho mais satisfatorio que os algoritmos multimodais aplicados isoladamente, de acordo com as metricas de avaliacao levantadas e testes estatisticos."