Запропоновано нові варіанти методів випадкового пошуку для розв'язання задач оптимізації: сліпий випадковий пошук з автоматичним вибором кроку, той якого навчають, випадковий пошук, статистичний градієнт, статистичний багатоточковий гольф-метод. Показано, що ефективність обчислювального процесу істотно залежить від режиму зміни розмірів округи в міру наближення пошукової точки до мінімуму. Випадковий пошук з пам'яттю дає виграш у порівнянні зі сліпим пошуком у 1,5 - 2 рази. Статистичний градієнт дає виграш у пошуках глобального оптимуму. Статистичний багатоточковий гольф-метод доцільно застосовувати для цільових функцій зі складним рельєфом.

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"