Utrzymywanie tylko jednego węzła w pamięci może wydawać się skrajną reakcją na problem ograniczeń pamięci. Lokalny algorytm wyszukiwania wiązki śledzi stany, a nie tylko jeden. Zaczyna się od losowo generowanych stanów. Na każdym kroku generowane są wszystkie następcy wszystkich stanów. Jeśli którykolwiek jest celem, algorytm zatrzymuje się. W przeciwnym razie wybiera najlepszych następców z pełnej listy i powtarza. Na pierwszy rzut oka lokalne przeszukiwanie wiązki ze stanami może wydawać się niczym innym, jak uruchamianiem k losowych restartów równolegle zamiast sekwencyjnie. W rzeczywistości te dwa algorytmy są zupełnie inne. W wyszukiwaniu z ponownym uruchomieniem losowym każdy proces wyszukiwania działa niezależnie od innych. W lokalnym wyszukiwaniu wiązki przydatne informacje są przekazywane między równoległymi wątkami wyszukiwania. W efekcie stany, które generują najlepszych następców, mówią innym: „Chodź tutaj, trawa jest bardziej zielona!” Algorytm szybko porzuca bezowocne poszukiwania i przenosi swoje zasoby tam, gdzie dokonuje się największy postęp. Lokalne wyszukiwanie wiązki może ucierpieć z powodu braku różnorodności między stanami – mogą one zostać skupione w małym regionie przestrzeni stanów, co sprawia, że wyszukiwanie jest niewiele więcej niż -raz wolniejszą wersją wspinaczki górskiej. Wariant zwany poszukiwaniem stochastycznym, analogiczny do stochastycznego wspinania się po wzgórzach, pomaga złagodzić ten problem. Zamiast wybierać najlepszych następców, stochastyczne wyszukiwanie wiązki wybiera następców z prawdopodobieństwem proporcjonalnym do wartości następcy, zwiększając w ten sposób różnorodność.