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Apéndice BMétodo del temple simuladoEs un método de minimización. Fue descrito independientemente por S.Kirkpatrick, C. D. Gelatt y M. P. Vecchi en 1983 [75] , y por V. Černý in 1985[76] .Su nombre (en inglés “simulated anneling method”) se inspira en el procesode templado en metalurgia, una técnica que consiste en calentar y luego enfriarcontroladamente un material para aumentar el tamaño de sus cristalesy reducir sus defectos, consiguiendo materiales con diversas propiedades. Eldescenso gradual de temperatura resulta en una distribución homogénea delas moléculas. A temperaturas altas, los átomos tienen alta energía y mayorlibertad para situarse en la red. A medida que baja la temperatura, la energíadecrece y los átomos pierden movilidad térmica. La estructura regular finalcorresponde a un estado de mínima energía. El enfriamiento lento confiere alsistema la posibilidad de encontrar el estado de energía mínima pues permitela redistribución de los átonos que pierden movilidad asegurando que sealcance el estado de más baja energía.Aunque la analogía no es perfecta si que pone de manifiesto que este métodose basa en un procedimiento un poco diferente respecto al de otros algoritmosde minimización que solo consideran aquella dirección en el que el valor dela función rápidamente se minimiza (estos métodos alcanzan un mínimo localy no necesariamente global). La distribución de probabilidad de Boltzmann,Prob(E) ∼ exp(−E/kT)(B.1)muestra que un sistema en equilibrio térmico a la temperatura T tiene unadistribución de energías en base a una función de probabilidad entre diferentesestados energéticos E. Incluso a bajas temperaturas, hay una posibilidad aunquemuy pequeña, de que un sistema esté en un estado de elevada energía. Porlo tanto hay una posibilidad de que el sistema abandone el mínimo local en[75] S. Kirkpatrick and C. Gelatt Jr, “MP Vecchi Optimization by Simulated Annealing,”Science, vol. 220, no. 4598, p. 671680, 1983.[76] V. Černỳ, “Thermodynamical approach to the traveling salesman problem: An efficientsimulation algorithm,” Journal of Optimization Theory and Applications, vol. 45, no.1, pp. 41–51, 1985.107