Presentamos un marco jerárquico de granulado grueso para modelar soluciones de polímeros semidiluidas, basado en el método de Monte Carlo acelerado por wavelet (WAMC). Este marco forma una jerarquía de resoluciones para modelar polímeros a escalas de longitud que no pueden alcanzarse mediante simulaciones atomísticas o incluso granulares estándar. Anteriormente, se aplicó a simulaciones que examinaban la estructura de cadenas de polímeros individuales en solución utilizando hasta cuatro niveles de granulado grueso (Ismail et al., 2005, 122, 234901 e Ismail et al., 2005, 122, 234902), recuperando el comportamiento de escalamiento correcto en la representación de granulado grueso. En el trabajo actual, extendemos este método al estudio de soluciones de polímeros, derivando los potenciales enlazados y no enlazados entre superátomos de granulado grueso a partir de las estadísticas de cadena única. Se obtiene una función de escalamiento universal, que no requiere recálculo de los potenciales a medida que se cambia la escala del sistema. Para modelar soluciones de polímeros semidiluidas, asumimos que el potencial intermolecular entre los granos de granulado grueso es igual al potencial no enlazado, lo cual es una aproximación razonable en el caso de sistemas semidiluidos. Por lo tanto, se requiere una entrada mínima de datos microscópicos para simular los sistemas a escala mesoscópica. Mostramos que las soluciones de polímeros de granulado grueso pueden reproducir resultados obtenidos del sistema atomístico más detallado sin una pérdida significativa de precisión.