Optimización bayesiana por enjambre de partículas — Búsqueda por enjambre guiada por un prior probabilístico
La optimización bayesiana por enjambre de partículas (Bayesian PSO) integra el razonamiento probabilístico bayesiano en el marco estándar del enjambre de partículas. Las partículas actualizan sus velocidades y posiciones guiadas no solo por las mejores posiciones personales y globales, sino también por una posterior bayesiana que codifica el conocimiento previo sobre el espacio de soluciones, lo que permite una exploración más dirigida y estadísticamente fundamentada de paisajes de optimización complejos.
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Fuentes
- Higashi, N., Iba, H. (2003). Particle swarm optimization with Gaussian mutation. Proceedings of the 2003 IEEE Swarm Intelligence Symposium, Indianapolis, IN, USA, pp. 72-79. DOI: 10.1109/SIS.2003.1202250 ↗
- Kennedy, J., Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. Proceedings of ICNN'95 — International Conference on Neural Networks, Perth, WA, Australia, vol. 4, pp. 1942-1948. DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Particle Swarm Optimization — Probabilistic prior-guided swarm search. ScholarGate. https://scholargate.app/es/simulation/bayesian-particle-swarm-optimization
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