Glosario · method
Recocido Simulado
Metaheurística de solución única inspirada en el recocido físico que acepta probabilísticamente movimientos empeorantes bajo un parámetro de temperatura controlado, permitiendo escapar de óptimos locales.
Simulated AnnealingSAOptimización Basada en MetropolisMetaheurística Basada en TemperaturaMetaheurística de Solución Única
El recocido simulado, propuesto por Kirkpatrick Gelatt y Vecchi (1983) y de forma independiente por Cerny (1985), es una metaheurística de solución única que emula el enfriamiento lento de metales para formar estructuras cristalinas de baja energía. El algoritmo comienza con una temperatura inicial alta T0 y evalúa cada movimiento del vecindario mediante Δ = f(nuevo) − f(actual): los movimientos que mejoran (Δ < 0) se aceptan siempre y los que empeoran (Δ > 0) con probabilidad Metropolis P = exp(−Δ / T). La aceptación de movimientos empeorantes es el rasgo definitorio que permite escapar de cuencas de óptimo local. La temperatura desciende según un plan de enfriamiento: geométrico T_k+1 = αT_k con α ∈ [0.85, 0.99], logarítmico (Geman y Geman 1984, convergente en teoría pero lento) o adaptativo. El plan de enfriamiento, la temperatura inicial (regla práctica: tasa de aceptación inicial cercana al 80 por ciento), el número de intentos por temperatura y el criterio de parada son parámetros críticos. Frente a los algoritmos genéticos, mantiene una sola solución, no requiere población y usa memoria mínima. Aplicaciones: colocación VLSI, ruteo de vehículos, scheduling, layout de instalaciones. En problemas combinatorios compite estrechamente con tabu search. Referencias: Aarts y Korst (1989), Henderson Jacobson Johnson (2003).
Örnek
Una empresa de logística planifica una ruta de un solo vehículo por 12 puntos de distribución en Ankara. La solución golosa inicial es de 312 km. El recocido simulado con T0 = 50, α = 0.95, 200 intentos por temperatura y movimientos de vecindario 2-opt alcanza 257 km en 6 minutos — un 17 por ciento de mejora. Como en alta temperatura se aceptaron movimientos empeorantes tempranos, el algoritmo escapó de la cuenca del óptimo local de la solución golosa y descubrió otra topología de ruta.