Heurística de Optimización

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere a métodos para resolver problemas de optimización basados en reglas simplificadas o estrategias inteligentes que no garantizan soluciones óptimas, pero son lo suficientemente buenas para ser prácticas.

Estas metodologías buscan explorar grandes espacios de búsqueda de manera eficiente, utilizando aproximaciones que incluyen algoritmos como búsqueda en colinas, algoritmos genéticos, y técnicas de enjambre.

Se aplican cuando los problemas son demasiado complejos para ser resueltos de manera exhaustiva o precisa, como en el caso de grandes conjuntos de datos o modelos con múltiples variables interdependientes.

Su naturaleza iterativa permite ajustar soluciones progresivamente, priorizando rapidez y adaptabilidad sobre la precisión absoluta.

Aunque no aseguran resultados ideales, su uso es especialmente valioso al enfrentar limitaciones de tiempo, recursos computacionales o datos incompletos.