Descripción: La optimización híbrida es una estrategia de optimización que combina diferentes métodos para lograr un mejor rendimiento en la búsqueda de soluciones óptimas. Este enfoque se basa en la idea de que ningún método de optimización es universalmente superior en todas las situaciones; por lo tanto, al combinar técnicas, se pueden aprovechar las fortalezas de cada una y mitigar sus debilidades. La optimización híbrida puede incluir la combinación de algoritmos de optimización global, como algoritmos genéticos o de enjambre, con métodos locales, como el descenso de gradiente. Esta sinergia permite una exploración más efectiva del espacio de soluciones, facilitando la convergencia hacia soluciones óptimas o casi óptimas en problemas complejos. Además, la optimización híbrida es especialmente relevante en el contexto de la optimización de parámetros en modelos de aprendizaje automático, donde la selección adecuada de parámetros puede tener un impacto significativo en el rendimiento del modelo. Al integrar diferentes enfoques, los investigadores y profesionales pueden mejorar la eficiencia y efectividad de sus procesos de optimización, logrando resultados más robustos y precisos en diversas aplicaciones.
