La ricottura simulata è un algoritmo di ottimizzazione stocastica che cerca di trovare l'optimum globale di un dato problema. Si tratta di un processo iterativo che parte da una soluzione iniziale e si sposta gradualmente verso una soluzione migliore apportando piccole modifiche e valutando i risultati. Questo processo viene spesso utilizzato per risolvere problemi complessi in cui le tecniche di ottimizzazione tradizionali potrebbero non essere in grado di trovare la soluzione migliore.
La ricottura simulata funziona imitando il processo fisico della ricottura, che è un processo di riscaldamento e raffreddamento per portare un materiale al suo stato più stabile. Nella ricottura simulata, l'algoritmo inizia con una soluzione iniziale casuale. Quindi, apporta piccole modifiche alla soluzione e ne valuta l'impatto. Se la soluzione migliora, la modifica viene accettata. Se la soluzione non migliora, la modifica viene rifiutata e l'algoritmo prosegue con una nuova modifica. Questo processo viene ripetuto finché l'algoritmo non trova una soluzione accettabile.
La ricottura simulata è una tecnica di ottimizzazione potente, in quanto è in grado di trovare l'optimum globale di un dato problema nella maggior parte dei casi. Inoltre, consente l'incertezza nella ricerca, in quanto l'algoritmo è in grado di esplorare diverse soluzioni e non è limitato alla sola soluzione ottimale. Inoltre, la ricottura simulata è in grado di esplorare una gamma più ampia di soluzioni rispetto ad altre tecniche di ottimizzazione, rendendo più probabile la ricerca della soluzione migliore.
Le prestazioni dell'annealing simulato sono influenzate da diversi fattori, come la dimensione del problema, il programma di raffreddamento e la soluzione iniziale. La dimensione del problema influisce sul tempo necessario alla ricottura simulata per trovare la soluzione ottimale. Il programma di raffreddamento determina la velocità con cui l'algoritmo diminuisce la temperatura e quindi la velocità di cambiamento della soluzione. La soluzione iniziale influenza la direzione della ricerca e quindi la qualità della soluzione.
La ricottura simulata può essere utilizzata per risolvere una serie di problemi di ottimizzazione, come il problema del commesso viaggiatore, il problema dell'assegnazione quadratica e il problema della cricca massima. È stato utilizzato anche per risolvere problemi di programmazione e per ottimizzare le reti neurali.
Il simulated annealing è correlato ad altri algoritmi di ottimizzazione, come gli algoritmi evolutivi e la ricerca tabu. Tuttavia, la ricottura simulata è più efficiente di entrambi questi algoritmi, in quanto è in grado di trovare l'optimum globale di un dato problema nella maggior parte dei casi.
I vantaggi dell'annealing simulato includono la capacità di trovare l'optimum globale di un dato problema, la capacità di esplorare una gamma più ampia di soluzioni e la capacità di gestire l'incertezza. Gli svantaggi includono la dipendenza da parametri quali il programma di raffreddamento e la soluzione iniziale e l'elevato costo computazionale.
La ricottura simulata è una tecnica di ottimizzazione potente, ma è più lenta e più costosa dal punto di vista computazionale di altri algoritmi di ottimizzazione come gli algoritmi genetici e gli algoritmi di ricerca locale. Inoltre, l'annealing simulato è limitato ai problemi discreti, mentre altri algoritmi possono essere in grado di risolvere anche problemi continui.
La ricottura simulata è una potente tecnica di ottimizzazione in grado di trovare l'optimum globale di un dato problema nella maggior parte dei casi. È un processo iterativo che funziona apportando piccole modifiche a una soluzione e valutando l'impatto di tali modifiche. La ricottura simulata ha una varietà di applicazioni ed è correlata ad altri algoritmi di ottimizzazione. Tuttavia, è più lento e più costoso dal punto di vista computazionale rispetto ad altri algoritmi.
L'annealing simulato è un metodo per approssimare l'optimum globale di una funzione. Viene spesso utilizzato nei problemi di ottimizzazione combinatoria, come il Traveling Salesman Problem. L'idea è quella di iniziare con una soluzione casuale e poi migliorarla iterativamente apportando piccole modifiche. Le modifiche vengono accettate o rifiutate in base a un criterio probabilistico che incoraggia l'esplorazione dello spazio di ricerca, ma permette anche all'algoritmo di sfuggire agli ottimismi locali.
Per esempio, supponiamo di cercare di trovare il percorso più breve che visiti tutte le città in un problema di commesso viaggiatore. Possiamo iniziare generando casualmente un percorso e poi migliorarlo iterativamente. A ogni passo, consideriamo di apportare una piccola modifica al percorso, ad esempio scambiando due città adiacenti. Calcoliamo quindi la nuova lunghezza del percorso. Se il nuovo percorso è più corto, accettiamo la modifica. Se il nuovo percorso è più lungo, accettiamo il cambiamento con una probabilità che diminuisce al diminuire della temperatura. La temperatura viene diminuita in base a un programma e il processo viene ripetuto fino a quando la temperatura non raggiunge lo 0.
La ricottura simulata è una tecnica probabilistica per approssimare l'ottimo globale di una funzione. Viene spesso utilizzata quando lo spazio di ricerca è troppo grande per essere esplorato in modo esaustivo. L'idea è quella di iniziare con una soluzione casuale e poi modificarla ripetutamente, accettando o rifiutando ogni nuova soluzione in base a quanto migliora la funzione obiettivo. La probabilità di accettare una nuova soluzione è legata alla temperatura, che viene gradualmente ridotta durante il processo. Quando la temperatura raggiunge lo zero, la soluzione attuale è la migliore che è stata trovata.