“…Sin embargo, uno de los grandes problemas en el diseño de PSSs es precisamente la sintonización efectiva y robusta de sus parámetros con el fin de maximizar el efecto positivo de éstos para contribuir a mejorar la estabilidad global del sistema bajo diferentes condiciones de operación y perturbaciones. Aún cuando en la literatura existen una diversidad de métodos no lineales para el diseño de PSSs [Zhao P, et al (2014)], [Lei X, et al (2001)], la complejidad de sus requerimientos e implementación generalmente restringen su aplicación práctica. Por otra parte, en la literatura actual también se proponen una gran cantidad de algoritmos de inteligencia computacional para tratar de resolver el problema de sintonización de PSSs, tales como algoritmos genéticos (GA) [Abdel-Magid YL, et al (2003)], [Dubey M y Gupta P (2008)], evolución diferencial (DE) [Yang GY, et al (2008)], [Abido MA (2010)], algoritmos basados en colonias de hormigas (ACO) [Mazucato SC, et al (2013)], [Sheebaa R, et al (2014)] y abejas (ABC) [Eslami M y Shareef H (2012)], [Sheeba R, et al (2013)], optimización de enjambres de partículas (PSO) [Abido MA (2002)], [Panda S y Padhy S (2008)], algoritmos bioinpirados en las bacterias (BFA) [Abd-Elazim SM y Ali ES (2013)], entre otros [Engelbrecht AP (2007)], [Lee KY y El-Sharkawi MA (2008)], [Eslami M, et al (2011)].…”