En este trabajo, estudiamos un procedimiento general de búsqueda local basado en un sistema probabilístico de entornos, que puede ser combinada con técnicas de “annealing” simulado y de banda inferior. Para ello, se estudia un sistema de entornos definidos sobre conjuntos discretos y que incorporan información proporcionada por el gradiente de la función objetivo. Adicionalmente, se estudia el comportamiento de este tipo de entornos en combinación con técnicas de “simulated annealing” en lo que respecta a la convergencia asintótica a óptimos globales. Finalmente se exponen una serie de resultados computacionales obtenidos al aplicar estas técnicas a varios problemas de programación entera, tanto lineal como no lineal
