En matemáticas, la optimización es la disciplina encargada de encontrar entradas a una función que minimice o maximice su valor, en muchos casos sujeta a restricciones. La optimización combinatoria es una rama de la optimización con aspectos comunes de matemática aplicada, ciencias de la computación e investigación operativa que trata problemas cuyas soluciones son discretas. En la actualidad es posible resolver problemas de la vida real que en el pasado eran intratables gracias a los avances tecnológicos en algorítmica y en hardware de computación. La optimización computacional incluye las disciplinas de investigación operativa para modelar el sistema, matemáticas para formular el modelo, ciencias de la computación para el diseño y análisis de algoritmos, e ingeniería del software para implementar el modelo. A la hora de seleccionar una técnica para resolver un determinado problema de optimización se debe tener en cuenta la complejidad algorítmica del problema, que viene determinada por criterios de espacio (cuánta memoria se necesita para resolver un problema) y tiempo (cuántos pasos se requieren para resolverlo). La categoría de problemas NP-duros son considerados los problemas más complejos, ya que cuando dicho tamaño aumenta, el problema se vuelve rápidamente inabordable. Por este motivo, la aplicación de técnicas deterministas no es eficiente para instancias de problemas de tamaño elevado, razón por la cual se han desarrollado técnicas heurísticas. Las heurísticas son métodos o algoritmos exploratorios que no aseguran soluciones óptimas, sino solamente soluciones válidas y aproximadas. Sin embargo, la calidad de las soluciones obtenidas puede ser mejorada mediante una adecuada combinación (hibridación) de diferentes métodos que permitan aprovechar las ventajas que ofrecen dichas técnicas de forma separada. Hasta hace relativamente poco tiempo, la inmensa mayoría de problemas han sido modelados mediante una…
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