Los esfuerzos globales que buscan cambiar hacia energías renovables y configuraciones de redes inteligentes requieren horarios de compromiso de unidades precisos para garantizar el equilibrio de potencia y asegurar una operación factible bajo diferentes restricciones complejas. Los sistemas inteligentes que utilizan técnicas híbridas y de alto nivel han surgido como soluciones prometedoras para proporcionar óptimos compromisos de exploración-explotación a expensas de la complejidad computacional. Para mejorar este requisito, que es extremadamente costoso en sistemas renovables no interconectados, deben implementarse enfoques radicalmente diferentes basados en esquemas de prioridad mejorados y codificación/decodificación booleana. Esta recopilación abarca varios mapeos que convierten formas clauales multivaluadas en expresiones booleanas con satisfacibilidad equivalente. Evitando cualquier necesidad de introducir configuraciones de parámetros previas, la solución utiliza avances de vanguardia en el campo de los modelos de inteligencia artificial, a saber, el mapeo booleano. Permite la identificación eficiente de la configuración óptima de un sistema no convexo con dinámicas binarias y discontinuas en el menor número posible de ensayos, proporcionando un rendimiento impresionante. De esta manera, el mapeo booleano se vuelve capaz de proporcionar soluciones óptimas globales al compromiso de unidades utilizando procedimientos completamente tratables sin deteriorar el tiempo computacional. Los resultados, considerando un sistema de energía no interconectado, muestran que el modelo propuesto basado en inteligencia artificial presenta un rendimiento ventajoso en términos de costo de generación y complejidad. Esto es particularmente importante en redes aisladas, donde incluso una desviación no tan grande entre producción y consumo puede reflejarse como una gran perturbación en términos de frecuencia y voltaje.