Методы нелокальной оптимизации первого порядка, использующие теорию потенциала

Рассматриваются методы нелокальной оптимизации, основанные на вариации первого порядка функционала рандомизированной задачи. Рассмотрены методы градиентного спуска по отношению к потенциальной функции, являющейся моделью экстремальных свойств целевой функции, “туннельные” алгоритмы и адаптивное расширение метода переменного многогранника. Все эти методы требуют измерения лишь значений целевой функции. На основе свойств потенциальной функции анализируются структурные свойства методов нелокального поиска первого порядка. Работа является продолжением [1].