。低级的相邻解可能会根据基于质量和温度参数德差异的概率被接受。温度参数随着算法的进程被修改以改变搜索的性质。反作用搜索优化的重点在于将机器学习与优化的结合，加入内部反馈回路以根据问题、根据实例、根据当前解的附近情况的特点自动调整算法的自由参数。禁忌搜索（TS）类似于模拟退火，他们都是通过测试独立解的突变来遍历解空间的。而模拟退火算法对于一个独立解只生成一个突变，禁忌搜索会产生许多变异解并且移动到产生的解中的符合度最低的一个。为了防止循环并且促进在解空间中的更大进展，由部分或完整的解组建维系了一个禁忌