Optimización Determinista por Enjambre de Partículas — Búsqueda de enjambre con convergencia garantizada y sin ruido aleatorio
La Optimización Determinista por Enjambre de Partículas (DPSO, por sus siglas en inglés) elimina los coeficientes estocásticos aleatorios de la PSO clásica, reemplazándolos por parámetros fijos de aceleración cognitiva y social. Las partículas se mueven por el espacio de búsqueda siguiendo trayectorias totalmente predecibles, lo que permite un análisis de convergencia reproducible y un comportamiento de terminación garantizado en problemas de optimización continua y combinatoria.
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Fuentes
- Kennedy, J., Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. Proceedings of ICNN'95 — International Conference on Neural Networks, vol. 4, pp. 1942–1948. IEEE. DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968 ↗
- Clerc, M., Kennedy, J. (2002). The particle swarm — explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(1), 58–73. DOI: 10.1109/4235.985692 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Deterministic Particle Swarm Optimization (DPSO). ScholarGate. https://scholargate.app/es/simulation/deterministic-particle-swarm-optimization
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