Optimización Estocástica por Enjambre de Partículas — Búsqueda Global Aleatoria Basada en Enjambres
La Optimización Estocástica por Enjambre de Partículas (Stochastic PSO) es una metaheurística de inteligencia de enjambres que extiende el marco estándar de PSO al incorporar elementos estocásticos explícitos — pesos de inercia aleatorios, reinicios probabilísticos de velocidad o inyecciones de ruido — para escapar de óptimos locales y mantener la diversidad de la población a lo largo de la búsqueda. Se aplica ampliamente a problemas de optimización continuos, mixtos y ruidosos en ingeniería, investigación de operaciones y diseño basado en simulación.
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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). Stochastic Particle Swarm Optimization (Stochastic PSO). ScholarGate. https://scholargate.app/es/simulation/stochastic-particle-swarm-optimization
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