Descripción: La optimización de salto es una técnica utilizada en algoritmos de optimización que permite escapar de mínimos locales mediante cambios significativos en los parámetros del modelo. Esta estrategia se basa en la idea de que, en muchos problemas de optimización, los algoritmos pueden quedar atrapados en soluciones subóptimas debido a la naturaleza no convexa del espacio de búsqueda. Al realizar saltos grandes, se busca explorar áreas del espacio de soluciones que de otro modo no serían accesibles, lo que puede llevar a encontrar soluciones más óptimas. Esta técnica es especialmente relevante en el contexto de optimización en general, donde la eficiencia en la ejecución de algoritmos es crucial. La optimización de salto puede ser implementada en diversos algoritmos, como los de optimización estocástica, y se utiliza en combinación con otras técnicas para mejorar la convergencia y la calidad de las soluciones encontradas. Su aplicación no solo se limita a la optimización matemática, sino que también se extiende a campos como el aprendizaje automático, donde se busca mejorar el rendimiento de modelos complejos.
