El recocido simulado es una técnica probabilística para aproximar el óptimo global de una función dada. Específicamente, es una metaheurística para aproximar la optimización global de una manera computacionalmente eficiente. Se utiliza a menudo cuando el espacio de soluciones es demasiado grande para ser buscado exhaustivamente.
El nombre y la inspiración provienen del recocido en metalurgia, una técnica que implica el calentamiento y el enfriamiento controlado de un material para aumentar el tamaño de sus cristales y reducir sus defectos. Ambos son atributos del material que dependen de su energía libre termodinámica. Heurísticamente, el proceso de recocido puede interpretarse como una reducción del número de estados energéticamente desfavorables (mínimos locales) en el espacio de búsqueda del problema de optimización. ¿Para qué sirve el recocido? El recocido es un proceso de enfriamiento y calentamiento controlado de un material para cambiar sus propiedades físicas. Se suele utilizar para aliviar la tensión en metales, vidrios y cerámicas. ¿Qué ventajas tiene el recocido? El recocido es un proceso de calentamiento y enfriamiento de un material para cambiar sus propiedades. Se suele utilizar para hacer que los metales sean más dúctiles y menos frágiles. ¿Qué es el recocido simulado en la IA? El recocido simulado es una técnica utilizada en la IA para encontrar soluciones óptimas a los problemas. Se basa en el principio del recocido en metalurgia, donde un metal se calienta y luego se enfría para eliminar las impurezas. En la IA, el recocido simulado se utiliza para encontrar soluciones a los problemas realizando pequeños cambios en una solución y evaluando después los resultados. Si los resultados son mejores que la solución anterior, se acepta la nueva solución. Si los resultados son peores, se rechaza la nueva solución y se restablece la solución anterior. Este proceso se repite hasta encontrar una solución óptima.
¿Cuál de las siguientes es una desventaja del método de templado simulado? La principal desventaja del recocido simulado es que puede quedarse atascado en un óptimo local. Esto puede ser un problema si el óptimo global está muy lejos del óptimo local. Además, el recocido simulado puede ser lento, y puede ser difícil encontrar los parámetros adecuados para el algoritmo.
¿Qué es el recocido en las redes neuronales? El recocido es un proceso de enfriamiento gradual de un material para aliviar la tensión y promover las propiedades deseadas. En las redes neuronales, el recocido se refiere a un proceso de cambio gradual de la tasa de aprendizaje para evitar los mínimos locales y ayudar a la red a converger en un mínimo global.