La inferencia eficiente de redes es uno de los desafíos de la biología actual. Su aplicación al estudio del desarrollo ha tenido un notable éxito, sin embargo, en un contexto multicelular, el crecimiento del tejido y las reorganizaciones celulares imponen costos computacionales adicionales y dificultan una amplia aplicación de los métodos actuales. Por lo tanto, reducir el costo computacional y proporcionar una retroalimentación rápida en etapas intermedias son características deseables para la inferencia de redes. Aquí proponemos un enfoque híbrido compuesto por dos etapas: exploración con búsqueda dispersa y explotación de soluciones intermedias con recocido simulado a baja temperatura. Probamos el enfoque en el bien entendido proceso de desarrollo del plan corporal temprano en moscas, centrándonos en la red génica de los genes gap. Comparamos el enfoque híbrido con el recocido simulado, un método de inferencia de redes con un historial comprobado. Descubrimos que la búsqueda dispersa funciona bien al explorar el espacio de parámetros y que el recocido simulado a baja temperatura refina los resultados intermedios en ajustes de modelo excelentes. A partir de esto, concluimos que para sistemas de desarrollo poco estudiados, la búsqueda dispersa es una herramienta valiosa para la exploración y acelera la elucidación de las redes de regulación génica.