Algoritmo de Enjambre de Partículas
Es un enfoque de optimización inspirado en el comportamiento colectivo de sistemas naturales como enjambres de abejas, bandadas de aves o cardúmenes de peces.
Se basa en un conjunto de partículas que exploran el espacio de búsqueda en busca de soluciones óptimas, actualizando sus posiciones en función de su experiencia individual y la de sus compañeras.
Cada partícula representa una posible solución y ajusta dinámicamente su movimiento según su posición actual, la mejor posición encontrada por ella misma y la mejor posición encontrada por el enjambre.
El algoritmo es ampliamente utilizado en problemas de optimización continua y en aprendizaje automático debido a su capacidad para encontrar soluciones aproximadas en espacios de búsqueda complejos.
Su implementación permite resolver problemas tanto globales como locales, lo que lo convierte en una herramienta versátil en técnicas de inteligencia artificial y machine learning.