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ıllı Algoritmo de recocido simulado : que es, definición y significado, descargar videos y fotos.

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Simulated annealing (sociedad anónima) (recocido simulado, cristalización simulada, temperado simulado o bien enfriamiento simulado) es un algoritmo de busca meta-heurística para inconvenientes de optimización global; la meta general de este género de algoritmos es hallar una buena aproximación al valor perfecto de una función en un espacio de busca grande. A este valor perfecto se lo llama "inmejorable global"


El nombre y también inspiración viene del proceso de recocido del acero y cerámicas, una técnica consistente en calentar y después enfriar poco a poco el material para cambiar sus propiedades físicas. El calor causa que los átomos aumenten su energía y que puedan de esta forma desplazarse de sus situaciones iniciales (un mínimo local de energía); el enfriamiento lento les da mayores probabilidades de recristalizar en configuraciones con menor energía que la inicial (mínimo global).?


El procedimiento fue descrito independientemente por Scott Kirkpatrick, C. Daniel Gelatt y Mario P. Vecchi en mil novecientos ochenta y tres,? y por Vlado Cerný en mil novecientos ochenta y cinco.? El procedimiento es una adaptación del algoritmo Metropolis-Hastings, un procedimiento de Montecarlo empleado para producir muestras de estados de un sistema termodinámico.?


En cada iteración, el procedimiento de recocido simulado valora ciertos vecinos del estado actual s y probabilísticamente decide entre realizar una transición a un nuevo estado s' o bien quedarse en el estado s. En el ejemplo de recocido de metales descrito arriba, el estado s se podría delimitar dependiendo de la situación de todos y cada uno de los átomos del material en el instante actual; el desplazamiento de un átomo se consideraría como un estado vecino del primero en este caso de ejemplo. Típicamente la comparación entre estados vecinos se repite hasta el momento en que se halle un estado perfecto que minimice la energía del sistema o bien hasta el momento en que se cumpla cierto tiempo computacional o bien otras condiciones.


La probabilidad de hacer la transición al nuevo estado s es una función P(d Y también, T) de la diferencia de energía dE=E(s')-E(s) entre los 2 estados, y de la variable T, llamada temperatura por analogía con el término físico de temperatura.


Si dE es negativo, esto es, la transición reduce la energía, el movimiento es admitido con probabilidad P=1. Es esencial recalcar que la condición de que el sistema siempre y en todo momento pase a un sistema de menor energía cuando se halla una no es en lo más mínimo precisa para el éxito del procedimiento. Cuando dE es positivo la probabilidad de transición P es siempre y en toda circunstancia diferente de cero, todavía , o sea, el sistema puede pasar a un estado de mayor energía (peor solución) que el estado actual. Esta propiedad impide que el sistema se quede atrapado en un inmejorable local.


A medida que la temperatura tiende al mínimo, la probabilidad de transición a un estado de mayor energía tiende a cero asintóticamente. Cuando T llega a cero, el algoritmo solo admitirá cambios a estados con menor energía. Debido a esta propiedad, la temperatura juega un papel fundamental en el control de la evolución del sistema. A temperaturas altas, el sistema tenderá a saltos de energía grandes entre los estados, al tiempo que a temperaturas más bajas, los cambios en energía van a ser menores.


Así, en todos y cada iteración el algoritmo tiende a localizar estados con menor energía total. Existen muchas formas de reducir la temperatura, siendo la más frecuente la exponencial, donde T reduce por un factor a<1 en todos y cada paso.


Como el nombre del algoritmo sugiere, la alteración de la temperatura a lo largo de la computación es una característica propia de este procedimiento. El algoritmo empieza con un valor de T altísimo, que va menguando en todos y cada iteración siguiendo un cierto protocolo de recocido, que puede ser diferente para cada inconveniente, mas que siempre y en todo momento debe acabar con T=0. De esta forma el sistema va a ser libre en un inicio de explorar una enorme porción del espacio de busca, ignorando pequeñas alteraciones de la energía entre los estados vecinos evaluados, para después centrarse en zonas con estados de baja energía y, al final, mudar solo a estados con energía menor que la inicial, hasta lograr un mínimo.

Ejemplo ilustrando la relevancia del protocolo de enfriamiento: El inconveniente consiste en contar con los pixeles en la imagen de tal forma que se minimice una función de energía potencial que causa que los colores afines se atraigan a distancias cortas y se repelan a distancias largas. En todos y cada iteración se intercambian las situaciones de 2 pixeles lindantes. La imagen de la izquierda es conseguida con un protocolo de enfriado veloz, en el que la temperatura desciende de manera rápida, y la de la derecha, con un protocolo lento, comparables a los procesos de capacitación de sólidos informes y cristalinos respectivamente.

La probabilidad de que el algoritmo acabe encontrando el mínimo global para un inconveniente dado se acerca a 1 conforme el protocolo de recocido se extiende.?


Este algoritmo se ha aplicado de manera exitosa en el campo de la optimización de estructuras de hormigón.??


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