刚读完这篇关于复合移动禁忌搜索的论文摘要，感觉在空间选区优化这个老问题上找到了一个很聪明的切入点。核心痛点大家都很清楚：邻接性约束往往让整数规划和启发式搜索的可行邻域极度萎缩，搜索容易卡在局部最优。作者提出的复合移动策略，本质上是把传统禁忌搜索中单步移动的邻域结构做了系统性扩展，在保持邻接性的前提下允许边界单元进行复杂联动，这比常见的交换或插入算子更有设计感。

个人经验里，这类约束组合优化问题，很多时候算法性能瓶颈不在于全局搜索框架，而在于邻域生成机制是否足够丰富。单纯加大禁忌表长度或增加随机扰动，往往治标不治本。这篇工作让我想起之前处理管网分区时用过的一种扩展邻域思路，但当时只做了两单元交换，没能做到系统性定义复合移动。如果真能像摘要所说在保持邻接性的同时显著扩大可行邻域，那对交互式优化场景会非常实用。

想请教大家：这种复合移动策略的时空复杂度如何控制？特别是当单元数量达到百万级时，动态维护邻接关系会不会成为新瓶颈？另外，有没有人试过将类似思路用于其他空间约束优化问题，比如设施选址或保护区划分？