Адаптивный набросовый алгоритм. Он связан с адаптивным изменением плотности распределения наброса. Пусть pC,V плотность распределения, параметрами которого является вектор равный математическому ожиданию случайного вектора, а - некоторая скалярная мера рассеивания этого распределения типа обобщенной дисперсии, такая, что при 0 распределение вырождается в дельта-функцию п СV, а с увеличением область наброса расширяется пропорционально. Алгоритм поиска заключается в генерировании последовательности случайных точек C1, CN и выборе точки с наименьшим значением показателя качества аналогично 15.5.1 15.5.2 Так будем условно обозначать решение задач. При этом параметры V и распределения адаптируются, например, следующим образом 15.5.3 15.5.4 где 1, 1, т.е. зона поиска расширяется с каждой удачей и сужается при неудаче.
Этот алгоритм стремится стянуть наброс вокруг лучшей точки.
Темп такого стягивания, т.е. величина, определяет степень глобальности алгоритма. Если он велик т.е. мало, то, очевидно, будет найден ближайший локальный экстремум. Если мал, то шансы найти экстремум лучше ближайшего локального повышаются и при 1 вероятность отыскания глобального экстремума при N стремиться к единице для этого необходимо, чтобы pC,V, для любой точки С S, т.е. чтобы плотность вероятности появления любой допускаемой точки не было равна нулю. 1.3.2