CUANDO LA COMPUTACIÓN SE COPIA DE LA NATURALEZA

 Introducción al recocido simulado

El algoritmo de recocido simulado (simulated annealing) es un método estocástico de optimización que se inspira en el proceso físico de recocido en metalurgia. Este proceso físico consiste en calentar un material y luego enfriarlo lentamente, permitiendo que sus átomos se reorganicen y minimicen su energía interna, alcanzando un estado de menor energía y mayor estabilidad estructural.

En el contexto de la optimización, el recocido simulado es utilizado para encontrar soluciones aproximadas a problemas de optimización global en espacios de búsqueda complejos. A través de una exploración controlada del espacio de soluciones, el algoritmo intenta evitar quedarse atrapado en mínimos locales, acercándose a la solución óptima global.

Figura 1. Pseudocódigo del algoritmo de recocido simulado.

Historia y desarrollo

El recocido simulado fue introducido por primera vez en el ámbito de la optimización por Scott Kirkpatrick, C. Daniel Gelatt y Mario P. Vecchi en 1983 en su artículo titulado «Optimization by Simulated Annealing» publicado en la revista Science. Su desarrollo se basó en trabajos previos sobre el algoritmo de Metropolis, utilizado en física para modelar la distribución de energías en sistemas de partículas a altas temperaturas. 

Visualización del funcionamiento del algoritmo

En el siguiente video se muestra una animación del funcionamiento del algoritmo de recocido simulado en dos dimensiones. Al principio, los puntos tienden a saltar a distancias relativamente grandes, lo que corresponde a una temperatura elevada y, por lo tanto, un mayor comportamiento aleatorio. Con el paso del tiempo, la temperatura desciende, los puntos dan saltos más pequeños y se asientan en el mínimo. En la animación la temperatura se representa mediante el color de los puntos.