El recocido simulado es una técnica informática que puede encontrar buenas, aunque no necesariamente óptimas, soluciones a un problema. Se llama así porque imita el proceso metalúrgico de recocido. En los metales, el recocido es el proceso de purificación calentando el metal y luego enfriándolo lentamente. El programa de computadora “purifica” el espacio de la solución hasta que todo lo que queda son las mejores o casi las mejores.
Hay dos factores críticos que el usuario de un programa de recocido simulado necesita especificar: la temperatura inicial o el porcentaje de soluciones peores que se pueden explorar; y la tasa de enfriamiento, que es la tasa a la que se reduce ese porcentaje. Una temperatura inicial baja a menudo terminará con un resultado muy alejado del óptimo. Comenzar a una temperatura muy alta puede hacer que la búsqueda lleve mucho más tiempo del necesario. De manera similar, una tasa de enfriamiento demasiado alta generará resultados deficientes, mientras que una tasa de enfriamiento muy baja dará como resultado un programa que se ejecutará durante mucho tiempo.
El estado de «alta temperatura» para el programa de recocido simulado es un ajuste que le permite ver una amplia gama de soluciones, incluidas muchas que son peores que las soluciones que ya ha encontrado. La computadora puede mirar muchas soluciones que son peores que la solución actual para evitar quedarse en un mínimo local que es sustancialmente peor que el mejor. Como ejemplo, uno puede imaginarse comenzar en la cima de una colina o montaña con el objetivo de llegar a la base. En el camino puede haber barrancos o abismos. Si la computadora no puede ir cuesta arriba lo suficiente como para salir, se atascará aunque no esté cerca de la base.
Hasta dónde puede llegar el programa cuesta arriba está determinado por el porcentaje de soluciones peores que el programa puede examinar. Con el paso del tiempo, se encuentran progresivamente mejores soluciones y disminuye el riesgo de un profundo abismo, por lo que se disminuye el porcentaje de peores soluciones que el ordenador puede explorar. La disminución de esta fracción se denomina «enfriamiento». Cuando la temperatura alcanza una fracción preestablecida, que no necesita ser 0, la búsqueda finaliza.
La razón para utilizar el recocido simulado u otras técnicas de búsqueda de inteligencia artificial es reducir a una cantidad manejable el tiempo necesario para encontrar una solución casi óptima. Para muchos problemas, una búsqueda exhaustiva – la prueba de cada posible solución entre sí – podría llevar meses o años. La alternativa más conocida al recocido simulado son los algoritmos genéticos. Otros algoritmos de búsqueda de inteligencia artificial populares incluyen la optimización de colonias de hormigas, la optimización de enjambres de partículas, el vecino más cercano y los clasificadores bayesianos.