Hill-climbing es una estrategia basada en optimización local.
Sigue la dirección de ascenso/descenso más empinada a partir de su posición y requiere muy poco costo computacional.
Se llama también una estrategia irrevocable porque no permite regresarnos a otra alternativa.
Es útil si se tiene una función heurística muy buena o cuando los operadores de transición entre estados tienen cierta independencia (conmutativa), que implica que la operación de un operador no altera la futura aplicación de otro.
Problemas obvios: máximos/mínimos locales, valles y riscos
Para salir de minimos/máximos locales o tratar de evitarlos con hill-climbing a veces se empieza la búsqueda en varios puntos aleatorios (random-restart hill-climbing), salvando el mejor (v.g., GSAT).
Dado su bajo costo computacional es la estrategia de búsqueda más utilizada en optimización y aprendizaje.
