Метод простого случайного поиска

Алгоритм этого метода можно отнести к классу разветвляющихся. Запишем этот алгоритм применительно к компоненту вектора .

n – номер итерации.

(8.19)

На очередном приближении вычисления компоненты вектора генерируется с помощью случайного механизма компонента вектора (где - заданное число случайных проб), тогда при выполнении условия целевой функции с данным случайным приращением компоненты в сторону уменьшения

(8.20)

cчитается, что данная случайная проба успешна и очередное приближение записывается как . Если же для очередной случайной пробы условие (8.20) не выполняется, компонента сохраняет предыдущее значение и случайная проба считается неудачной.

Все неудачные пробы запоминаются на текущем значении рабочего шага .

- масштабный коэффициент

выбирается для каждого компонента вектора, чтобы в случае нарушения ограничения (8.21) удерживать значение на верхней или нижней границе.

Если число неудачных случайных проб достигнет заданной величины , считают очередной цикл оптимизации случайным поиском неудачным и повторяют алгоритм (8.19) с новым значением рабочего шага:

Величина определяет точность оптимизации, при этом условием окончания цикла по считают (8.22).

Метод простого случайного поиска оптимальных параметров сложной системы рекомендуется применять для нахождения вектора большой размерности ().