Descripción: La optimización estocástica es un enfoque que integra la aleatoriedad en el proceso de búsqueda de soluciones óptimas en problemas complejos. A diferencia de los métodos deterministas, que siguen un camino predefinido y predecible, la optimización estocástica permite explorar el espacio de soluciones de manera más flexible y adaptativa. Este enfoque es especialmente útil en situaciones donde el espacio de búsqueda es vasto y multidimensional, lo que dificulta la identificación de la mejor solución mediante métodos tradicionales. La optimización estocástica utiliza técnicas como algoritmos genéticos, recocido simulado y optimización por enjambre de partículas, que imitan procesos naturales o comportamientos colectivos para encontrar soluciones efectivas. La aleatoriedad en estos métodos ayuda a evitar caer en óptimos locales, permitiendo una exploración más amplia del espacio de soluciones. Este enfoque ha ganado popularidad en diversas áreas, incluyendo la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la ingeniería, donde la búsqueda de hiperparámetros óptimos es crucial para mejorar el rendimiento de modelos y sistemas. En resumen, la optimización estocástica representa una poderosa herramienta en la búsqueda de soluciones eficientes y efectivas en contextos complejos y dinámicos.
