马尔可夫链长期以来一直用于从空间点过程生成随机变量。广义上讲，这些链分为两类：离散时间运行的大都市-黑斯廷斯型链和连续时间运行的空间出生-死亡链。这些生-死链只允许删除一个点或添加一个点。本文表明，在点从一个位置移动到另一个位置的位置添加过渡可以帮助缩短链的混合时间。这里通过耦合分析链的混合时间，使用交换移动可以分析更广泛的链类。此外，通过Kendall和Møller过去过程中的主导耦合，这些交换移动可以用于完美采样算法。这种方法可以应用于任何具有排斥作用的成对相互作用模型。特别是，详细开发了Strauss过程的应用程序，交换链比标准的生-死链快得多。