Wat is gesimuleerd gloeien?
Gesimuleerd gloeien is een computstechniek die goed kan vinden - hoewel niet noodzakelijkerwijs optimale - oplossingen voor een probleem. Het is zo genoemd omdat het het metallurgische proces van gloeien nabootst. In metalen is gloeien het zuiveringsproces door het metaal te verwarmen en het vervolgens langzaam te koelen. Het computerprogramma "zuivert" de oplossingsruimte totdat alles wat overblijft oplossingen zijn die het beste of bijna het beste zijn.
Er zijn twee kritische factoren die de gebruiker van een gesimuleerd gloeiprogramma moet specificeren: de starttemperatuur, of het percentage slechtere oplossingen die kunnen worden onderzocht; en het koelingspercentage, dat is het percentage waarmee dat percentage wordt verlaagd. Een lage starttemperatuur eindigt vaak met een resultaat ver verwijderd van optimaal. Beginnen bij een zeer hoge temperatuur kan ertoe leiden dat de zoekopdracht veel meer tijd kost dan nodig. Evenzo zal een te hoge koelsnelheid slechte resultaten opleveren, terwijl een zeer lage koelingspercentage zal resulteren ineen programma dat heel lang loopt.
De status "hoge temperatuur" voor het gesimuleerde gloeienprogramma is een instelling waarmee het naar een breed scala aan oplossingen kan kijken, waaronder veel die slechter zijn dan oplossingen die het al heeft gevonden. De computer mag naar veel oplossingen kijken die slechter zijn dan de huidige oplossing om te voorkomen dat het op een lokaal minimum blijft dat aanzienlijk slechter is dan de beste. Als voorbeeld kan men zich voorstellen dat je begint aan de top van een heuvel of berg met als doel de basis te bereiken. Onderweg kunnen er geulen of kloven zijn. Als de computer niet ver genoeg omhoog kan gaan om eruit te komen, zal deze vast komen te zitten, ook al is het nergens dicht bij de basis.
Hoe ver de heuvel het programma kan gaan, wordt bepaald door het percentage slechtere oplossingen die het programma mag onderzoeken. Met het verstrijken van de tijd worden steeds betere oplossingen gevonden en het risico van een diepChasm vermindert, dus het percentage slechtere oplossingen die de computer kan verkennen, is verminderd. Het verminderen van deze fractie wordt "koeling" genoemd. Wanneer de temperatuur een vooraf ingestelde fractie bereikt-die niet 0 hoeft te zijn-eindigt de zoekopdracht.
De reden om gesimuleerde gloeien of andere zoektechnieken voor kunstmatige intelligentie te gebruiken, is om een beheersbaar bedrag te verminderen de tijd die nodig is om een bijna-optimumoplossing te vinden. Voor veel problemen kan een uitputtende zoekopdracht - het testen van elke mogelijke oplossing tegen elkaar mogelijke oplossing - maanden of jaren duren. Het meest bekende alternatief voor gesimuleerde gloeien zijn genetische algoritmen. Andere populaire algoritmen voor het zoeken naar kunstmatige intelligentie zijn onder meer mierenkolonie -optimalisatie, deeltjeszwermoptimalisatie, dichtstbijzijnde buur en Bayesiaanse classificaties.