Введение в методы оптимизации

раметрами алгоритма. Пусть известно k-t приближение х'' Е: X vi имеется вектор - некоторая реа­ лизация и-мерного случайного вектора ^ с известным законом распределения. Тогда {к + 1)-е приближение ищется следую­ щим образом. Если при = а выполняются условия &Х и/(хЧа4^'')</(х*), то полагается . Если же хотя бы одно из этих условий не вьшолняется, то величина делится пополам до тех пор, пока не будут впервые выполнены соответствующие условия или не окажется меньше Е . В первом из указан­ ных случаев полагается = л:*" 4- . Во втором случае шаг по направлению s'' считается неудачным и полагается = х*". Если количество реализаций вектора для которых соответствующие направления оказались неудачными, дос- Т1т 1с тигло N, т. е. имеет место л: = л: =... = х , то вычисления заканчиваются и найденная точка принимается за при­ ближенное решение задачи. Алгоритм наилучшей пробы. Сначала задаются поло­ жительная константа а , малая положительная величина s и натуральное число р, являющиеся параметрами алгорит­ ма. Пусть известно к-е приближение х'' еХ и имеются р реализаций ^',4^,...,^'' случайного вектора^. Тогда полага­ ется а ^ = а , определяются пробные точки x*" i - l i P и вьгаисляются значения / ( л : * ) » г е / , где 89