O que é o recozimento simulado?
O recozimento simulado é uma técnica de computador que pode achar bom - embora não necessariamente ótimas - soluções para um problema. É assim chamado porque imita o processo metalúrgico de recozimento. Nos metais, o recozimento é o processo de purificação aquecendo o metal e depois resfriando -o lentamente. O programa de computador "purifica" o espaço da solução até que tudo o que restasse sejam soluções que sejam melhores ou quase melhores.
Existem dois fatores críticos que o usuário de um programa de recozimento simulado precisa especificar: a temperatura inicial ou a porcentagem de soluções piores que podem ser exploradas; e a taxa de resfriamento, que é a taxa na qual essa porcentagem é reduzida. Uma baixa temperatura inicial geralmente termina com um resultado muito distante do ideal. A partir de uma temperatura muito alta pode resultar na pesquisa levando muito mais tempo do que o necessário. Da mesma forma, uma taxa de resfriamento muito alta gerará resultados ruins, enquanto uma taxa muito baixa de resfriamento resultará emum programa que dura muito tempo.
O estado de "alta temperatura" para o programa de recozimento simulado é uma configuração que permite examinar uma ampla gama de soluções, incluindo muitas que são piores do que as soluções que já encontrou. É permitido que o computador observe muitas soluções que são piores que a solução atual para evitar grudar no mínimo local que é substancialmente pior que o melhor. Como exemplo, pode -se imaginar começar no topo de uma colina ou montanha com o objetivo de chegar à base. Ao longo do caminho, pode haver gullies ou abismos. Se o computador não puder subir o suficiente para sair, ele ficará preso, mesmo que não esteja nem perto da base.
Até que ponto o programa pode ser determinado pela porcentagem de soluções piores que o programa pode examinar. Com a passagem do tempo, são encontradas soluções progressivamente melhores e o risco de um profundoO abismo diminui, portanto, a porcentagem de soluções piores que o computador pode explorar é diminuída. Diminuir essa fração é chamada de "resfriamento". Quando a temperatura atinge uma fração predefinida-que não precisa ser 0-a pesquisa termina.
O motivo para usar o recozimento simulado ou outras técnicas de busca de inteligência artificial é reduzir a uma quantidade gerenciável o tempo necessário para encontrar uma solução quase ideal. Para muitos problemas, uma pesquisa exaustiva - o teste de cada solução possível uma contra a solução possível - pode levar meses ou anos. A alternativa mais conhecida ao recozimento simulado são os algoritmos genéticos. Outros algoritmos populares de busca de inteligência artificial incluem otimização de colônias de formigas, otimização de enxame de partículas, vizinhos mais próximos e classificadores bayesianos.