Bộ nhớ phương pháp tìm kiếm cục bộ

Tôi đã nghiên cứu các thuật toán tìm kiếm địa phương như leo đồi tham lam, leo đồi ngẫu nhiên, ủ mô phỏng, v.v. Tôi đã nhận thấy rằng hầu hết các phương pháp này chiếm rất ít bộ nhớ so với các kỹ thuật tìm kiếm có hệ thống.

Có thuật toán tìm kiếm cục bộ nào sử dụng bộ nhớ để đưa ra câu trả lời tốt hơn đáng kể so với các thuật toán sử dụng ít bộ nhớ (chẳng hạn như vượt qua cực đại cục bộ) không? Ngoài ra, có cách nào để kết hợp các thuật toán tìm kiếm cục bộ và thuật toán tìm kiếm có hệ thống để đạt được kết quả tốt nhất của cả hai thế giới không?

Bạn có thể song song tìm kiếm bằng cách chia không gian toàn cầu theo các vùng / tập hợp riêng biệt. Sau đó áp dụng trong mỗi khu vực một tìm kiếm địa phương. Bằng cách này, bạn có thể tìm kiếm không gian toàn cầu một cách có hệ thống, triệt để hơn và có thể theo các cách khác nhau (ví dụ: bằng cách áp dụng một phương pháp tìm kiếm địa phương khác nhau cho từng khu vực). Cuối cùng, bạn có thể so sánh kết quả và chọn ra kết quả tốt nhất.

Tìm kiếm Tabu sử dụng bộ nhớ để loại trừ các phần của vùng lân cận cho tìm kiếm cục bộ, cho phép quỹ đạo thường đi qua tối ưu cục bộ thay vì bị mắc kẹt trong đó.