Optimización No Convexa

Es un tipo de optimización en el que la función objetivo no presenta una estructura convexa, lo que significa que puede contener múltiples mínimos locales o máximos locales en lugar de un único mínimo o máximo global.

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se enfrenta frecuentemente debido a la naturaleza compleja de los modelos y sus funciones de error, como en redes neuronales profundas.

Resolver problemas de este tipo implica el uso de algoritmos sofisticados que pueden explorar un espacio de búsqueda amplio e identificar soluciones prácticas aunque no necesariamente óptimas en sentido global.

Ejemplos de técnicas empleadas incluyen el algoritmo de gradiente descendente con enfoques como reinicio aleatorio o métodos heurísticos como optimización bayesiana, redes contrastivas y simulación de recocido.

Representa uno de los mayores retos computacionales en el campo, ya que su paisaje de funciones puede ser altamente irregular y difícil de navegar eficientemente.