O que é a simulated annealing?

Simulated Annealing é um algoritmo de otimização global inspirado em processos físicos, como o recozimento de metais, que busca soluções aproximadas para problemas de otimização em diversas áreas. Iniciando com uma solução inicial aleatória, o algoritmo faz iterações, aceitando movimentos que levam a soluções piores, com uma probabilidade determinada pela temperatura do sistema, que diminui gradualmente.

Essa abordagem permite explorar amplamente o espaço de busca no início e concentrar-se em áreas promissoras para convergir para uma solução ótima ou próxima do ótimo global. Embora não garanta a melhor solução global, o Simulated Annealing é útil para resolver problemas complexos e de alta dimensionalidade, onde outras abordagens podem ficar presas em mínimos locais.

Como o simulated annealing se aplica nos algoritmos e estruturas de dados?

O Simulated Annealing é aplicado em algoritmos e estruturas de dados para resolver problemas de otimização. Ele é especialmente útil em situações onde os espaços de busca são complexos e não têm uma função objetivo bem-comportada ou diferenciável, o que dificulta o uso de técnicas de otimização clássicas, como o gradiente descendente.

A abordagem começa com uma solução inicial aleatória e, em cada iteração, gera soluções vizinhas por meio de pequenas alterações. Se a nova solução for melhor, ela é sempre aceita. Caso contrário, há uma probabilidade de aceitação baseada na temperatura atual do sistema, que diminui gradualmente durante o processo. Essa característica de aceitar movimentos que levam a soluções piores no início ajuda a evitar ficar preso em mínimos locais e a explorar o espaço de busca mais efetivamente.

O Simulated Annealing é uma técnica poderosa para resolver problemas de otimização complexos e de alta dimensionalidade, onde outras abordagens podem ser menos eficazes. Embora não garanta a melhor solução global, é capaz de encontrar soluções aproximadas aceitáveis e é amplamente utilizado em diversos domínios, como roteamento, escalonamento, design e outras áreas que envolvam problemas de busca e otimização.