Sou um homem da matemática. Das exatas.
E, por isso, tento explicar o mundo com o que a matemática sabe fazer bem: otimizar.
Buscar o melhor resultado possível entre muitas alternativas.
Na prática, nem sempre o melhor está logo à vista.
Muitos problemas nos levam a soluções boas, mas não ideais.
Chamamos isso de ótimo local.
Funciona. Resolve.
Mas esconde a possibilidade de algo melhor.
É como repetir o mesmo caminho para casa.
Você conhece cada curva, evita o trânsito, chega rápido.
Mas nunca vê o mar.
Nunca descobre o restaurante novo do outro lado da cidade.
Para evitar esse tipo de acomodação, usamos perturbações.
Mudanças deliberadas no processo.
Sacolejos que forçam o sistema a tentar de novo.
Mesmo por caminhos estranhos.
No simulated annealing, a perturbação é térmica.
Enquanto o sistema está “quente”, aceita soluções ousadas — até piores.
Quando “esfria”, fica mais conservador.
Nos algoritmos genéticos, a variação vem por mutação.
Pequenas alterações aleatórias que, às vezes, mostram caminhos melhores.
Essas perturbações impedem a estagnação.
Criam espaço para o novo.
Forçam o sistema a sair do confortável.
A explorar.
A continuar.
Até que um critério de parada diga: basta.
Pode ser o tempo. O número de tentativas.
Ou simplesmente algo bom o suficiente.
Assim é na computação.
Assim é na vida.
Evitar perturbações é evitar o risco.
É aceitar um ótimo local, enquanto o melhor permanece oculto.
Logo além da curva.
A verdade é que tudo muda.
As soluções mudam.
Os caminhos mudam.
Nós mudamos.
Heráclito disse: ninguém entra duas vezes no mesmo rio.
Nem o homem, nem o rio são os mesmos.
Buscar o melhor exige aceitar o fluxo.
A matemática sabe disso.
E por isso, se perturba.
Para continuar encontrando sentido.
