Um algoritmo de recozimento simulado é um algoritmo de otimização estocástica usado para encontrar a solução global ótima ou quase ótima para um determinado problema, particularmente nos casos em que o espaço de busca é grande e a função de otimização não é linear e não convexa. É inspirado no processo físico de recozimento, onde um material é aquecido e depois resfriado gradualmente para melhorar sua estrutura e propriedades. Em um algoritmo de recozimento simulado, o processo de busca começa com uma solução aleatória ou inicial e, em seguida, move-se iterativamente em direção a melhores soluções. O algoritmo aceita soluções que nem sempre são ótimas, permitindo escapar de mínimos locais e explorar o espaço de soluções minuciosamente. O algoritmo usa um critério de aceitação baseado na probabilidade de aceitar a nova solução, que é recozido ao longo do tempo, reduzindo gradualmente a temperatura do sistema. O cronograma de resfriamento é normalmente projetado para equilibrar entre exploração e exploração, permitindo que o algoritmo converja para uma solução ótima global com alta probabilidade.
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