Las metaheurísticas son técnicas de optimización de búsqueda basadas en algoritmos heurísticos que se utilizan para resolver problemas complejos en los que el espacio de búsqueda es muy grande o desconocido. Las metaheurísticas son algoritmos de propósito general que no están diseñados para un problema específico, sino que se pueden adaptar a una amplia variedad de problemas de optimización en diferentes campos, como la inteligencia artificial, la ingeniería, la economía, la biología y muchos otros. Las metaheurísticas son algoritmos que se basan en la exploración iterativa del espacio de soluciones, utilizando estrategias para moverse de forma inteligente por el espacio de búsqueda y para escapar de los óptimos locales. Algunas de las metaheurísticas más conocidas son el algoritmo genético, el algoritmo de colonia de hormigas, el recocido simulado, el enjambre de partículas y la optimización por búsqueda tabú. Las metaheurísticas se utilizan en aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático para la optimización de hiperparámetros, la selección de características y la optimización de redes neuronales, entre otras tareas.
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