في السنوات الأخيرة، أثارت أفكار التطور اللارماري (Lamarckian Evolution) وتأثير بالدوين (Baldwin Effect) الكثير من النقاش والتساؤلات داخل مجالات الأبحاث العلمية وتطبيقات الخوارزميات. على الرغم من وجودهما منذ فترة طويلة، إلا أنهما لم ينالا القدر الكافي من الاهتمام في الأدبيات الأكاديمية أو التطبيقات العملية. ومع ذلك، فقد أجرى باحثون دراسة جديدة باستخدام طرق حديثة تجريبية ونظرية لإعادة النظر في هذين المفهومين، وقاموا بمقارنتهما بشكل دقيق مع النموذج الدارويني (Darwinian Evolution).

في الجانب التجريبي، تم إجراء مجموعة شاملة من التجارب على بيانات من ست مجموعات مختلفة، تم اختبارها باستخدام معيار GraphBench لمشاكل مجموعة مستقلة القصوى (Maximum Independent Set) ومشاكل القطع القصوى (Maximum Cut). أظهرت النتائج أن كلا من التطور اللارماري وتأثير بالدوين يتفوقان باستمرار على النموذج الدارويني، مما يؤكد الإمكانيات الكبيرة للخوارزميات المعززة بالبحث المحلي.

ليس هذا فحسب، بل إن جميع الخوارزميات التي تم اختبارها قد تفوقت أيضا على معايير التعلم العميق الحديثة، واقتربت من أداء الحلول التخصصية الدقيقة. والأكثر إثارة للاهتمام هو تقديم مجموعة عالية الأداء من المتغيرات العامة لجميع أنواع التطورات المدروسة، والتي نأمل أن تكون ذات فائدة للممارسين في المستقبل.

على الصعيد النظري، تم توسيع معيار Deceptive Leading Block الحالي ليشمل أطوال كتلة تعسفية، وتم استخدام أدوات تحليل الزمن الحديث لإثبات الحدود العليا والدنيا على الزمن المتوقع. وبالنسبة لأطوال الكتل التي تزيد عن اثنين، فإن تأثير بالدوين يتفوق في الأداء على التطور اللارماري الذي بدوره يتفوق على النموذج الدارويني. وعند أخذ تكلفة إجراء البحث المحلي في تقييم العوامل، يعتمد الترتيب على التنفيذ، حيث يبقى تأثير بالدوين الأسرع مع الأطوال الصغيرة، مما يفسر أداؤه القوي في التطبيقات العملية.