Resumen de Diseño óptimo de sistemas de distribución de agua mediante Agent Swarm Optimization
Idel Montalvo Arango 
La necesidad de hacer eficientes y económicamente viables las grandes inversiones relacionadas con la construcción y el mantenimiento de las redes de abastecimiento de agua, hace que se preste especial atención al diseño de este tipo de redes. Concebir soluciones económicamente optimizadas y que garanticen un adecuado funcionamiento de los sistemas de distribución de agua (SDA), tomando en cuenta la fiabilidad de la red para ofrecer sus servicios, incluso ante posibles condiciones de fallo, es uno de los grandes retos que han tenido desde hace muchos años varios hombres y mujeres de ciencias que han trabajado el tema. Se impone obtener los mayores beneficios con los menores costes. En el diseño óptimo de sistemas de distribución de agua, como muchos otros problemas de optimización, los objetivos a optimizar están frecuentemente en conflicto unos con otros. Ante este hecho, más conveniente que encontrar una única solución, es elaborar un conjunto de soluciones que representen el mejor compromiso posible entre todos los objetivos involucrados. En los últimos 15 años, varios investigadores se han desviado de las técnicas tradicionales de optimización basadas en la programación lineal y no lineal, para dirigirse hacia la implementación de Algoritmos Evolutivos. En esta investigación se proponen soluciones para el diseño óptimo de SDA basadas en el empleo de una generalización del algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO) orientada a la inteligencia artificial distribuida tomando como base a los sistemas multi-agente (MA). El algoritmo final propuesto recibió la denominación de Agent Swarm Optimization (ASO) El algoritmo ASO se aprovecha de las ventajas de la computación paralela y distribuida para hacer interactuar diversas poblaciones de agentes que pueden tener comportamientos diferentes. Su versatilidad da origen a su principal fortaleza: la introducción de agentes con reglas de comportamiento específicas para la mejor solución de un problema, que problema, que trabajan de manera conjunta con algoritmos evolutivos de carácter general como PSO, Algoritmos Genéticos, Ant Colony Optimization, etcétera.
