Metodo de pesos libres

El método de pesos libres se refiere al proceso de optimización de una función objetivo, en el cual se asignan pesos a cada una de las variables de entrada de forma independiente. Este método se usa a menudo en problemas de optimización global, en los que se busca el mínimo o el máximo de una función en un espacio de búsqueda multidimensional.

En el método de pesos libres, cada una de las variables de entrada se asigna un peso, que puede ser positivo o negativo. Estos pesos se utilizan para calcular un valor de salida, que se usa como función objetivo a optimizar. El algoritmo de optimización seguirá modificando los pesos de las variables de entrada para minimizar o maximizar el valor de salida de la función objetivo.

Un ejemplo de método de pesos libres es el algoritmo de búsqueda tabú, en el que se asigna un peso a cada variable de entrada, y se usan estos pesos para calcular un valor de salida. El algoritmo de búsqueda tabú seguirá modificando los pesos de las variables de entrada para minimizar el valor de salida de la función objetivo.

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