Recuit simulé est une technique informatique qui peut trouver bon - mais pas nécessairement optimale - des solutions à un problème. Il est ainsi nommé parce qu'il imite le procédé métallurgique de recuit. Dans les métaux, le recuit est le processus de purification par chauffage du métal puis en le refroidissant lentement. Le programme d'ordinateur "purifie" l'espace de solution jusqu'à ce que tout ce qui reste sont des solutions qui conviennent le mieux ou presque mieux.
Il existe deux facteurs essentiels que l'utilisateur d'un programme de recuit simulé doit préciser: la température de départ, soit le pourcentage de mauvaises solutions qui peuvent être explorées, et la vitesse de refroidissement, qui est la vitesse à laquelle ce pourcentage est réduit. Une température de départ faible va souvent se terminer par un résultat loin d'être optimal. À partir d'une température très élevée peut entraîner la recherche de prendre beaucoup plus de temps que nécessaire. De même, un taux de refroidissement est trop élevée produira des résultats médiocres, tandis qu'un très faible taux de refroidissement se traduira par un programme qui s'exécute pendant un temps très long.
L'état «à haute température» pour le programme de recuit simulé est un paramètre qui permet de regarder un large éventail de solutions, y compris beaucoup qui sont pire que les solutions qu'il a déjà trouvé. L'ordinateur est autorisé à regarder de nombreuses solutions qui sont pires que la solution actuelle pour éviter de coller à un minimum local qui est bien pire que le meilleur. À titre d'exemple, on peut imaginer en partant du haut d'une colline ou montagne avec l'objectif d'atteindre la base. En chemin, il peut y avoir des ravins ou des gouffres. Si l'ordinateur ne peut pas aller assez loin en amont de sortir, il sera coincé, même si elle n'est nulle part à proximité de la base.
Jusqu'où haut de la colline, le programme peut aller est déterminé par le pourcentage de solutions pires que le programme est autorisé à examiner. Avec le passage du temps, l'amélioration progressive des solutions sont trouvées et le risque d'un profond abîme diminue, de sorte que le pourcentage des solutions pires que l'ordinateur peut explorer est diminuée. La diminution de cette fraction est appelée "refroidissement". Lorsque la température atteint une fraction préétablie - qui ne doit pas être 0 - la recherche se termine.
La raison d'utiliser recuit simulé ou d'autres techniques de recherche d'intelligence artificielle est de réduire d'un montant gérable le temps nécessaire pour trouver une solution quasi-optimale. Pour de nombreux problèmes, une recherche exhaustive - le contrôle de chaque solution possible contre l'autre solution possible - pourrait prendre des mois ou des années. L'alternative la plus connue de recuit simulé est un algorithme génétique. D'autres algorithmes de recherche de l'intelligence artificielle populaires comprennent l'optimisation des fourmis de la colonie, l'optimisation par essaim de particules, le plus proche voisin et classificateurs bayésiens