Оптимальные на классе алгоритмы оптимизаций при наличии коррелированных помех

Предлагаются и исследуются псевдоградиентные алгоритмы оптимизации, функционирующие в условиях помех с известными корреляционными свойствами. В основе развиваемого подхода лежит идея предварительного “обеления” наблюдаемых значений градиента, искаженных помехой. Доказывается сходимость с вероятностью 1 этих алгоритмов, и устанавливается их асимптотическая нормальность. Вычисляется порядок и величина асимптотической скорости сходимости. Рассмотрены также оптимальные на классе (робастные) алгоритмы оптимизации, обладающие свойством асимптотической минимаксности для любых распределений помех из заданного класса.