Búsqueda aleatoria
La estrategia de búsqueda aleatoria consiste en muestrear soluciones en todo el espacio de búsqueda utilizando una distribución de probabilidad uniforme. Cada muestra futura es independiente de las muestras que la preceden.
La estrategia tiene un complejidad tiempo y memoria mínima, ya que solo requiere una rutina de construcción de solución candidata y una rutina de evaluación de solución candidata, las cuales pueden calibrarse utilizando el enfoque.
El peor rendimiento para localizar óptimos es peor que una enumeración de dominio de búsqueda, ya que la búsqueda aleatoria no tiene memoria y puede realizar un remuestreo ciego.
La búsqueda aleatoria puede devolver una aproximación razonable de la solución óptima dentro de un período de tiempo razonable con baja dimensionalidad del problema, aunque el enfoque no se adapta bien al tamaño del problema (como el número de dimensiones).
Los resultados pueden utilizarse como base para otra técnica de investigación, como una técnica de búsqueda. busqueda local (como el algoritmo Hill Climbing), que se puede utilizar para localizar la mejor solución en las proximidades de la buena solución candidata.
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