Авторы пришли к выводу, что для понимания сути локального поиска очень полезно рассмотреть ландшафт пространства состояний (подобный показанному на рис. 4.7). Этот ландшафт характеризуется и "местонахождением" (которое определяется состоянием), и "возвышением" (определяемым значением эвристической функции стоимости или целевой функции). Если возвышение соответствует стоимости, то задача состоит в поиске самой глубокой долины — глобального минимума, а если возвышение соответствует целевой функции, то задача заключается в поиске высочайшего пика — глобального максимума. (Минимум и максимум можно поменять местами, взяв их с обратными знаками.) Алгоритмы локального поиска исследуют такой ландшафт. Алгоритм полного локального поиска всегда находит цель, если она существует, а оптимальный алгоритм всегда находит глобальный минимум/максимум.

Рис. 4.7. Ландшафт одномерного пространства состояний, в котором возвышение соответствует целевой функции. Задача состоит в поиске глобального максимума. Как обозначено стрелкой, в процессе поиска по принципу "подъема к вершине" осуществляются попытки модификации текущего состояния в целях его улучшения. Различные топографические особенности ландшафта определены в тексте