Un algoritmo de recocido simulado es un algoritmo de optimización estocástica que se utiliza para encontrar la solución global óptima o casi óptima para un problema determinado, particularmente en los casos en los que el espacio de búsqueda es grande y la función de optimización no es lineal ni convexa. Está inspirado en el proceso físico de recocido, donde un material se calienta y luego se enfría gradualmente para mejorar su estructura y propiedades. En un algoritmo de recocido simulado, el proceso de búsqueda comienza con una solución aleatoria o inicial, y luego avanza iterativamente hacia mejores soluciones. El algoritmo acepta soluciones que pueden no ser siempre óptimas, lo que le permite escapar de los mínimos locales y explorar el espacio de soluciones a fondo. El algoritmo utiliza un criterio de aceptación que se basa en la probabilidad de aceptar la nueva solución, que se recoce con el tiempo reduciendo gradualmente la temperatura del sistema. El programa de enfriamiento generalmente está diseñado para equilibrar la exploración y la explotación, lo que permite que el algoritmo converja en una solución óptima global con alta probabilidad.
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