Оптимальные параметры и неасимптотические оценки скорости сходимости стохастических алгоритмов в задачах критериальной оптимизации

Приводятся неасимптотические оценки скорости сходимости по функционалу в среднем стохастических алгоритмов Роббинса-Монро, Кифера-Вольфовица и случайного поиска, основанного на статистическом градиенте с парной пробой. Устанавливаются оптимальные параметры алгоритмов, обеспечивающие наискорейшее убывание оценок при $n\to\infty$. Исследование осуществляется в рамках широких классов минимизируемых функций, включающих выпуклые функции и функции со степенным вырождением.