En este estudio se propone una mejora al algoritmo de predicción NIPA (Network Inference-based Prediction Algorithm), que se basa en modelos epidémicos de tipo SIR e inferencia de redes, mediante la aplicación del algoritmo de Recocido Simulado para optimizar parámetros críticos. Esta optimización permite mejorar la predicción de la evolución temporal de enfermedades infecciosas como el COVID-19, especialmente en regiones densamente pobladas. La validación se realizó utilizando datos del brote de COVID-19 en la provincia china de Hubei entre el 21 de enero y el 14 de febrero de 2020. Los resultados muestran que el uso de Recocido Simulado mejora la precisión predictiva respecto a técnicas tradicionales como la validación cruzada, lo que representa una contribución relevante para la modelación y gestión de crisis sanitarias en entornos metropolitanos.
