Descripción: El recocido simulado es una técnica probabilística que se utiliza para encontrar el mínimo global de una función dada, especialmente en el contexto de problemas de optimización. Inspirado en el proceso físico de recocido en metalurgia, donde se calienta y enfría un material para eliminar defectos, el recocido simulado aplica un enfoque similar en el ámbito computacional. Esta técnica se basa en la idea de explorar el espacio de soluciones de manera eficiente, permitiendo que el sistema escape de mínimos locales a través de la aceptación de soluciones peores con cierta probabilidad. Esta probabilidad disminuye a medida que el proceso avanza, lo que permite una convergencia hacia el mínimo global. El recocido simulado es particularmente valioso en problemas donde el espacio de búsqueda es vasto y complejo, ya que su naturaleza estocástica le permite evitar quedar atrapado en soluciones subóptimas. En el contexto de la computación, se ha adaptado para aprovechar diversas propiedades de sistemas complejos, lo que potencialmente mejora la eficiencia y la velocidad de la búsqueda de soluciones óptimas. Esta técnica se ha convertido en un componente esencial en algoritmos de optimización, ofreciendo un enfoque robusto para abordar problemas difíciles que son intratables para los métodos clásicos.
Historia: El recocido simulado fue introducido por primera vez en 1983 por S. Kirkpatrick, C. D. Gelatt y M. P. Vecchi en un artículo que proponía esta técnica como un método para resolver problemas de optimización combinatoria. Desde entonces, ha evolucionado y se ha adaptado a diversas áreas, incluyendo la inteligencia artificial y la optimización en sistemas complejos. En los últimos años, la técnica ha sido explorada especialmente con el auge de algoritmos de optimización que buscan mejorar la eficiencia.
Usos: El recocido simulado se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo la optimización de rutas, el diseño de circuitos, la planificación de horarios y la asignación de recursos. También se aplica en problemas de aprendizaje automático, donde se busca minimizar funciones de costo. En el contexto de la computación, se utiliza para resolver problemas complejos que requieren una búsqueda eficiente en espacios de soluciones grandes.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del recocido simulado es su aplicación en la optimización de rutas para vehículos de entrega, donde se busca la ruta más corta que minimice el tiempo y los costos. Otro ejemplo es su uso en la optimización de parámetros en modelos de aprendizaje automático, donde se busca ajustar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo. Se han desarrollado algoritmos que implementan recocido simulado en sistemas de computación para resolver problemas de optimización complejos más rápidamente.
