EnergyBidSim

Este livro apresenta algoritmos meta-heur sticos avan ados e um Sistema Multi-Agente (MAS) para licita es inteligentes no mercado reestruturado de energia do dia seguinte. S o propostas vers es melhoradas do Moth Flame Optimizer (OB-MFO), do Firefly Algorithm (RFA) e de um WOA-SCA h brido, utilizando t cnicas adaptativas e de aprendizagem baseadas na oposi o, que apresentam um desempenho superior em testes de refer ncia. Estes algoritmos s o aplicados a cen rios de licita o de mercado em condi es de incerteza, avaliados atrav s de m tricas como a volatilidade dos pre os e o poder de mercado. tamb m introduzida uma estrutura MAS em camadas, que permite a tomada de decis es din micas com dados incompletos. Os resultados em sistemas de teste, incluindo o barramento IEEE-14, mostram uma maior precis o e efici ncia em rela o aos m todos tradicionais.