Stałym poszukiwaniem rozwiązania optymalnego

Zmianą rozwiązania bez uwzględnienia prawdopodobieństwa

Metodą iteracyjną wykorzystującą jedynie przekształcenia losowe

Iteracyjnym podejściem, które uwzględnia prawdopodobieństwo zaakceptowania gorszego rozwiązania

Zawiera informacje o najmniejszych zmianach w rozwiązaniu

Nie ma wpływu na proces podejmowania decyzji

Zapamiętuje zmiany, aby uniknąć powtórzeń lub zbyt podobnych zmian

Jest używana jedynie jako pamięć długotrwała

Brak informacji o aktualnym rozwiązaniu

Wpadanie w minimum lokalne i brak informacji o odległości od minimum globalnego

Zależność wyniku od wyboru punktu początkowego

Zbyt duża liczba kroków w poszukiwaniu rozwiązania

Iteracyjnym podejściem, które zawsze akceptuje lepsze rozwiązanie

Zastosowaniem tylko najlepszego rozwiązania

Wykorzystaniem funkcji losowej do generowania rozwiązania

Uwzględnieniem prawdopodobieństwa akceptacji gorszego rozwiązania

Utrzymuje jedynie informacje o najgorszych zmianach w rozwiązaniu

Jest używana jedynie jako pamięć krótkotrwała

Pozwala na wykonywanie identycznych kroków w poszukiwaniu rozwiązania

Zapobiega powtórzeniom i zbyt podobnym zmianom

Badaniem tylko jednego rodzaju zmian w rozwiązaniu

Skupianiem się jedynie na pojedynczym rozwiązaniu

Próbowaniem modyfikacji rozwiązań, które nie były wcześniej badane przez wiele iteracji

Wykorzystywaniem jedynie pamięci długotrwałej w procesie optymalizacji

Lista tabu i sposób określania/generowania otoczenia

Wyłącznie kodowanie rozwiązania i określenie jakości rozwiązania

Kodowanie rozwiązania i określenie miary otoczenia

Tylko lista tabu i kryterium zatrzymania

Jest stała przez cały proces optymalizacji

Określa jedynie możliwość zaakceptowania gorszego rozwiązania

Nie ma wpływu na przebieg procesu

Początkowo wysoka, później maleje, wpływając na akceptację gorszych rozwiązań