Algoritmos de búsqueda heurística

Vista previa del material en texto

Los algoritmos de búsqueda heurística son utilizados para encontrar soluciones aproximadas a 
problemas difíciles de resolver de manera óptima. Estos algoritmos se basan en heurísticas, 
que son reglas o principios generales que guían la búsqueda hacia soluciones prometedoras. 
 
A diferencia de los algoritmos de búsqueda exhaustiva, que exploran todas las posibles 
soluciones en un espacio de búsqueda, los algoritmos de búsqueda heurística son más 
eficientes y se centran en encontrar soluciones aceptables en un tiempo razonable. 
 
Existen varios algoritmos de búsqueda heurística, cada uno diseñado para abordar diferentes 
tipos de problemas. Algunos ejemplos comunes son: 
 
Algoritmo de búsqueda local: Este algoritmo comienza con una solución inicial y realiza 
iteraciones para mejorarla mediante movimientos locales. Explora el vecindario de la solución 
actual y se mueve hacia soluciones que mejoran el valor objetivo según una función de 
evaluación. Sin embargo, el algoritmo puede quedar atrapado en óptimos locales y no 
encontrar la mejor solución global. 
 
Algoritmo de recocido simulado (Simulated Annealing): Este algoritmo está inspirado en el 
proceso físico de enfriamiento lento de un material. Inicialmente, se permite un movimiento 
hacia soluciones peores para escapar de óptimos locales, y a medida que avanza, la 
probabilidad de aceptar soluciones peores disminuye. De esta manera, el algoritmo tiene la 
posibilidad de explorar diferentes regiones del espacio de búsqueda y encontrar soluciones 
más prometedoras. 
 
Algoritmo de búsqueda tabú (Tabu Search): Este algoritmo utiliza una memoria de corto plazo 
llamada lista tabú para evitar visitar soluciones ya exploradas recientemente. Esto permite 
escapar de los óptimos locales y explorar soluciones diferentes. La lista tabú almacena 
movimientos prohibidos temporalmente para evitar ciclos y promover la diversidad en la 
búsqueda. 
 
Algoritmo genético (Genetic Algorithm): Este algoritmo está inspirado en la teoría de la 
evolución biológica. Utiliza operadores genéticos, como reproducción, mutación y 
recombinación, para generar una población de soluciones. Luego, aplica una función de 
evaluación para seleccionar las soluciones más prometedoras y generar nuevas generaciones 
de soluciones. Con el tiempo, el algoritmo converge hacia soluciones mejores. 
 
Estos son solo algunos ejemplos de algoritmos de búsqueda heurística. Cada algoritmo tiene 
sus propias características y enfoques, y la elección del algoritmo adecuado depende del tipo 
de problema, la estructura del espacio de búsqueda y los objetivos específicos. 
 
Es importante destacar que los algoritmos de búsqueda heurística no garantizan encontrar la 
solución óptima, pero son útiles cuando la búsqueda exhaustiva no es factible debido a la 
complejidad computacional. Estos algoritmos son ampliamente utilizados en diversas áreas, 
como optimización combinatoria, planificación de rutas, diseño de redes y resolución de 
problemas de asignación. 
 
En resumen, los algoritmos de búsqueda heurística se utilizan para encontrar soluciones 
aproximadas a problemas difíciles de resolver de manera óptima. Estos algoritmos se basan en 
heurísticas y buscan soluciones prometedoras en lugar de explorar todas las posibles 
soluciones. Ejemplos de algoritmos de búsqueda heurística incluyen la búsqueda local, el 
recocido simulado, la búsqueda tabú y los algoritmos genéticos. La elección del algoritmo 
adecuado depende del tipo de problema y los objetivos específicos. Comprender estos 
algoritmos nos permite abordar problemas complejos y encontrar soluciones aceptables en un 
tiempo razonable.