¿Qué es el recocido simulado?
El recocido simulado es una técnica informática que puede encontrar buenas, aunque no necesariamente óptimas, soluciones a un problema. Se llama así porque imita el proceso metalúrgico de recocido. En los metales, el recocido es el proceso de purificación calentando el metal y luego enfriándolo lentamente. El programa de computadora "purifica" el espacio de la solución hasta que todo lo que queda son soluciones que son mejores o casi mejores.
Hay dos factores críticos que el usuario de un programa de recocido simulado necesita especificar: la temperatura inicial o el porcentaje de soluciones peores que pueden explorarse; y la velocidad de enfriamiento, que es la velocidad a la que se reduce ese porcentaje. Una temperatura de inicio baja a menudo terminará con un resultado muy alejado del óptimo. Comenzar a una temperatura muy alta puede hacer que la búsqueda tarde mucho más tiempo del necesario. Del mismo modo, una velocidad de enfriamiento demasiado alta generará malos resultados, mientras que una velocidad muy baja de enfriamiento dará como resultado un programa que se ejecuta durante mucho tiempo.
El estado de "alta temperatura" para el programa de recocido simulado es una configuración que le permite ver una amplia gama de soluciones, incluidas muchas que son peores que las soluciones que ya ha encontrado. La computadora puede ver muchas soluciones que son peores que la solución actual para evitar quedarse en un mínimo local que es sustancialmente peor que el mejor. Como ejemplo, uno puede imaginarse comenzando en la cima de una colina o montaña con el objetivo de llegar a la base. En el camino puede haber barrancos o abismos. Si la computadora no puede subir lo suficiente como para salir, se atascará aunque no esté cerca de la base.
Hasta qué punto puede llegar el programa cuesta arriba está determinado por el porcentaje de soluciones peores que el programa puede examinar. Con el paso del tiempo, se encuentran soluciones progresivamente mejores y disminuye el riesgo de un abismo profundo, por lo que disminuye el porcentaje de soluciones peores que la computadora puede explorar. Disminuir esta fracción se conoce como "enfriamiento". Cuando la temperatura alcanza una fracción preestablecida, que no necesita ser 0, la búsqueda finaliza.
La razón para usar el recocido simulado u otras técnicas de búsqueda de inteligencia artificial es reducir a una cantidad manejable el tiempo necesario para encontrar una solución casi óptima. Para muchos problemas, una búsqueda exhaustiva (la prueba de cada posible solución entre sí) podría llevar meses o años. La alternativa más conocida al recocido simulado son los algoritmos genéticos. Otros algoritmos populares de búsqueda de inteligencia artificial incluyen la optimización de colonias de hormigas, la optimización del enjambre de partículas, el vecino más cercano y los clasificadores bayesianos.