Local Search (Búsqueda Local)
Es un componente clave en los sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático enfocado en encontrar soluciones óptimas para problemas de optimización dentro de un espacio de búsqueda definido.
A diferencia de los métodos de búsqueda global, se centra en explorar una región específica del espacio de soluciones, mejorando iterativamente una solución inicial.
Utiliza estrategias como la evaluación de vecinos inmediatos, donde cada iteración busca una solución mejor en las proximidades de la actual.
Es particularmente útil en problemas donde el espacio de búsqueda es demasiado grande o impráctico de explorar completamente, como en logística, planificación y diseño de rutas.
Algoritmos comunes asociados incluyen Hill Climbing, Simulated Annealing y Tabu Search, cada uno con enfoques únicos para manejar óptimos locales y evitar quedar atrapados en ellos.
El éxito de su implementación depende de factores como la función objetivo, el diseño de los movimientos locales y los criterios de término del proceso iterativo.
Esta técnica es ampliamente aplicable en sistemas de recomendación, modelos de predicción y optimización de procesos empresariales.