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metaheurísticos

Los metaheurísticos son marcos de alto nivel para resolver problemas de optimización que no dependen de una única heurística específica del problema. En lugar de buscar la solución óptima mediante métodos exactos, los metaheurísticos buscan soluciones cercanas a la óptima dentro de límites de tiempo razonables, especialmente para problemas grandes o complejos. Funcionan mediante estrategias de búsqueda que combinan exploración y explotación y suelen incorporar elementos probabilísticos o estocásticos para evitar caer en óptimos locales.

Generalmente se aplican a problemas combinatorios y de diseño donde la búsqueda exhaustiva es inviable. Se

Entre las familias más utilizadas se encuentran: recocido simulado, búsqueda tabú, algoritmos genéticos, optimización por colonia

Aplicaciones típicas incluyen planificación y programación de la producción, enrutamiento de vehículos, diseño de redes y

Historia: la idea se consolidó en las décadas de 1980 y 1990. Fred Glover popularizó el término

implementan
como
procedimientos
iterativos
que
generan
soluciones
válidas,
las
evalúan
con
una
función
objetivo
y
las
mejoran
a
partir
de
vecindarios,
mutaciones
o
recombinaciones,
con
reglas
de
aceptación,
memoria
de
soluciones
o
reinicios.
Aunque
no
garantizan
la
optimalidad,
permiten
adaptar
el
marco
a
diferentes
problemas
con
desarrollo
específico
mínimo
o
incremental.
de
hormigas,
optimización
por
enjambres
de
partículas,
GRASP
y
búsqueda
local
iterada.
A
menudo
se
combinan
o
se
emplean
como
marcos
híbridos
que
integran
información
del
problema
para
guiar
la
búsqueda.
puertos,
ubicación
de
instalaciones,
diseño
de
sistemas
energéticos,
logística,
finanzas
y
telecomunicaciones.
Su
rendimiento
se
evalúa
en
términos
de
la
calidad
de
la
solución
y
del
tiempo
computacional,
y
su
robustez
frente
a
variaciones
del
problema
es
una
de
sus
ventajas.
y
sentó
fundamentos
de
las
metaheurísticas,
mientras
que
enfoques
como
la
optimización
por
colonia
de
hormigas
(Marco
Dorigo,
1992)
y
los
algoritmos
genéticos
(John
Holland,
1975)
influyeron
en
su
desarrollo.