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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 tiempo y una complejidad de memoria mínimos, ya que solo requiere una rutina de creación de la solución candidata y una rutina de evaluación de la solución candidata, las cuales se pueden calibrar 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 se pueden utilizar como base para otra técnica de búsqueda, como una técnica de búsqueda 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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