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Optimización por Enjambre de Partículas para Escenarios de Políticas — Búsqueda impulsada por PSO a través de futuros de políticas alternativos

La Optimización por Enjambre de Partículas para Escenarios de Políticas (Policy Scenario Particle Swarm Optimization) integra la Optimización por Enjambre de Partículas (PSO) con el análisis explícito de escenarios de políticas. Un enjambre de posibles soluciones de políticas se evalúa bajo múltiples escenarios futuros definidos, y las reglas de actualización de velocidad-posición de la PSO guían al enjambre hacia soluciones que funcionan bien —o de manera robusta— en todos los escenarios considerados. Se utiliza en la planificación de energía, medio ambiente, infraestructura y recursos públicos.

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Fuentes

  1. Kennedy, J., Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks, Perth, Australia, pp. 1942–1948. DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968
  2. Poli, R., Kennedy, J., Blackwell, T. (2007). Particle swarm optimization: An overview. Swarm Intelligence, 1(1), 33–57. DOI: 10.1007/s11721-007-0002-0

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Particle Swarm Optimization — PSO-driven search across alternative policy futures. ScholarGate. https://scholargate.app/es/simulation/policy-scenario-particle-swarm-optimization

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ScholarGatePolicy Scenario Particle Swarm Optimization (Policy Scenario Particle Swarm Optimization — PSO-driven search across alternative policy futures). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/simulation/policy-scenario-particle-swarm-optimization · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026