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5 No free lunch theorem

Básicamente dice:

El rendimiento de todos los algoritmos de optimización amortizado sobre todas las funciones objetivos siempre es igual (en espacios discretos).

Con la consecuencia: ningún algoritmo puede ser mejor (en general) que enumeración exhaustiva (o búsqueda aleatoria).

Menos mal que no estamos interesados en optimizar cualquier función, sino solamente aquelos de interés, o en otras palabras, un algoritmo de optimización solamente es útil en su ámbito (porque necesariamente existen ámbitos donde su rendimiento es muy mal).



© 2006, Dr. Arno Formella, Universidad de Vigo, Departamento de Informática