El recocido simulado es un algoritmo de inteligencia artificial utilizado para resolver problemas de optimización. Se basa en el proceso de recocido utilizado en metalurgia para alterar las propiedades físicas y químicas de un material. Este algoritmo es un enfoque metaheurístico que realiza una búsqueda local para encontrar la solución óptima a un problema de estimación de parámetros u optimización.
Principio básico del recocido simulado
El recocido simulado se inspira en el proceso de recocido en metalurgia, donde un material sólido se calienta por encima de su temperatura de recristalización y luego se enfría lentamente. Durante este enfriamiento, los átomos en el material se mueven hacia los defectos y los llenan, minimizando así la energía libre de Gibbs. Este proceso de recocido conduce a la difusión de los átomos dentro del sólido hacia un estado de equilibrio. La fase inicial de alta temperatura del recocido aumenta la tasa de difusión de los átomos al proporcionar la energía necesaria para romper los enlaces, lo que permite que los átomos se muevan fácilmente a nuevas posiciones. La fase de enfriamiento posterior del proceso de recocido estabiliza los átomos en el estado de energía más baja, llenando así los defectos en el sólido.
El recocido simulado intenta imitar este proceso de recocido, donde a altas temperaturas los átomos se desplazan de manera impredecible, eliminando así las impurezas a medida que el material se enfría y se convierte en un cristal puro. Estas impurezas o defectos son análogos a la solución óptima que se busca. El recocido simulado comienza buscando una solución óptima en el espacio de parámetros del modelo, asumiendo un valor alto para un parámetro de búsqueda llamado temperatura. La temperatura alta inicia la búsqueda de la solución y promueve la exploración del espacio de parámetros del modelo. A medida que la temperatura disminuye gradualmente según una regla predefinida de reducción de temperatura, la exploración se reduce y se obtiene una solución óptima local en cada nivel de temperatura. En cada nivel de temperatura, se identifica una solución vecina perturbando ligeramente la solución actual. La solución vecina se acepta según un criterio de aceptación. Cuando la solución vecina es mejor que la solución actual, se acepta incondicionalmente. Por otro lado, cuando la solución vecina no es mejor que la solución actual, se acepta según una probabilidad que es directamente proporcional a la temperatura actual e inversamente proporcional a la diferencia entre la solución actual y la solución vecina. Estos pasos se realizan en cada nivel de temperatura. Al aceptar ocasionalmente soluciones peores durante el proceso de estimación, el recocido simulado encuentra la solución óptima a medida que la temperatura tiende a cero.
Para evitar soluciones locales, el recocido simulado utiliza el algoritmo de Metropolis, que acepta soluciones de prueba subóptimas para explorar más del espacio de soluciones. Las pruebas subóptimas se seleccionan según ciertos criterios, de modo que a temperaturas más altas se aceptan más pruebas subóptimas para permitir la exploración de una gran parte del espacio de parámetros del modelo. Una característica importante del recocido simulado es que puede alcanzar el óptimo sin necesidad de calcular derivadas. Hacia el final del proceso de recocido simulado, aún existe la posibilidad de que exista un estado de menor energía (mejor solución). En la práctica de ingeniería, una aproximación al valor óptimo exacto es suficiente. Por la misma razón, no es necesario seleccionar un valor muy bajo de temperatura final para la implementación exitosa del proceso de inversión del recocido simulado. Además, el tiempo computacional del recocido simulado depende en gran medida de la selección de una temperatura inicial adecuada, así como de las dimensiones de la función objetivo a resolver. Para valores grandes de temperatura inicial, el método del recocido simulado puede tardar demasiado en converger. El recocido simulado es una técnica ampliamente utilizada en la industria del petróleo y gas con muchas aplicaciones exitosas, como la optimización de la colocación de pozos, la interpretación de registros de pozos y la caracterización de yacimientos.
Recocido simulado vs MCMC
En comparación con el MCMC (cadenas de Markov Monte Carlo), la inversión basada en el recocido simulado utiliza un criterio de aceptación diferente con el objetivo de encontrar una única mejor solución. El recocido simulado es más fácil de codificar y sus requisitos computacionales son predecibles porque el número de iteraciones se puede predefinir. Por otro lado, la inversión basada en el MCMC requiere obtener una distribución estable dentro del intervalo de máxima densidad posterior (HPDI, por sus siglas en inglés). En consecuencia, puede llevar más tiempo encontrar la solución utilizando el MCMC en comparación con el recocido simulado. Además, en la práctica de ingeniería, la inversión basada en el MCMC puede ser un desafío porque se requiere un gran número de muestras de datos para crear la matriz de covarianza de los datos. El recocido simulado supera a los métodos tradicionales basados en derivadas cuando existen varios mínimos locales en el espacio de soluciones.
El algoritmo del recocido simulado es una poderosa herramienta de inteligencia artificial utilizada para resolver problemas de optimización. Se basa en el proceso de recocido utilizado en metalurgia y busca imitar este proceso para encontrar soluciones óptimas a problemas de estimación de parámetros u optimización. A través de la exploración del espacio de soluciones y la aceptación ocasional de soluciones peores, el recocido simulado puede encontrar la solución óptima sin la necesidad de calcular derivadas. Es una técnica ampliamente utilizada en diversas industrias, como la industria del petróleo y gas, con numerosas aplicaciones exitosas.
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