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Otimização por Enxame de Partículas para Cenários de Políticas — Busca impulsionada por PSO através de futuros de políticas alternativos

A Otimização por Enxame de Partículas para Cenários de Políticas integra a Otimização por Enxame de Partículas (PSO) com análise explícita de cenários de políticas. Um enxame de soluções de políticas candidatas é avaliado sob múltiplos cenários futuros definidos, e as regras de atualização de velocidade-posição do PSO guiam o enxame em direção a soluções que apresentam bom desempenho — ou desempenho robusto — em todos os cenários considerados. É utilizado em planejamento de energia, ambiental, de infraestrutura e de recursos públicos.

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Fontes

  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

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Particle Swarm Optimization — PSO-driven search across alternative policy futures. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/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 em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/simulation/policy-scenario-particle-swarm-optimization · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026