Bài báo này trình bày về Tối ưu hóa Khóa Ngẫu nhiên (RKO), một phương pháp tìm kiếm cục bộ xác suất linh hoạt và hiệu quả cho các bài toán tối ưu hóa tổ hợp. RKO sử dụng khái niệm khóa ngẫu nhiên để mã hóa các giải pháp thành các vectơ khóa ngẫu nhiên và giải mã chúng thành các giải pháp khả thi thông qua một bộ giải mã dành riêng cho bài toán. Khung RKO có thể kết hợp nhiều kỹ thuật siêu thuật toán cổ điển, mỗi kỹ thuật hoạt động độc lập hoặc song song, và chia sẻ các giải pháp thông qua một nhóm giải pháp ưu tú. Phương pháp tiếp cận mô-đun này cho phép áp dụng nhiều kỹ thuật siêu thuật toán khác nhau, bao gồm ủ mô phỏng, tìm kiếm cục bộ lặp và các thủ tục tìm kiếm thích ứng ngẫu nhiên tham lam. Hiệu quả của khung RKO, được triển khai bằng C++ và có sẵn công khai (kho lưu trữ GitHub: github.com/RKO-solver), được chứng minh bằng các ứng dụng cho ba bài toán tối ưu hóa tổ hợp NP-khó: bài toán p-trung vị lân cận alpha, bài toán cây vị trí trung tâm và bài toán phân vùng đồ thị ràng buộc dung lượng nút. Các kết quả chứng minh khả năng tạo ra các giải pháp chất lượng cao của khung trên nhiều miền bài toán, làm nổi bật tiềm năng của nó như một công cụ mạnh mẽ cho tối ưu hóa tổ hợp.
