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Este libro presenta algoritmos metaheurísticos avanzados y un sistema multiagente (MAS) para la puja inteligente en el mercado diario de energía reestructurado. Se proponen versiones mejoradas del optimizador Moth Flame (OB-MFO), el algoritmo Firefly (RFA) y un WOA-SCA híbrido que utilizan técnicas adaptativas y de aprendizaje por oposición, mostrando un rendimiento superior en pruebas de referencia. Estos algoritmos se aplican a escenarios de licitación de mercado bajo incertidumbre, evaluados mediante métricas como la volatilidad de los precios y el poder de mercado. También se introduce un marco MAS por capas que permite tomar decisiones dinámicas con datos incompletos. Los resultados en sistemas de prueba, incluido el bus IEEE-14, muestran una mayor precisión y eficacia que los métodos tradicionales.