Рассмотрим еще один простой метод безусловной оптимизации, идея которого состоит в том, чтобы свести оптимизацию в многомерном пространстве к многократно повторяемой одномерной оптимизации. Метод состоит в следующем:
В начальной точке х0 фиксируем все координаты, кроме xi.
Определяем такое значение x1, при котором целевая функция достигает минимума. Это одномерная задача, так как все переменные, кроме х1 фиксированы.
Определяем х2 из условия минимума целевой функции и т.д.? пока не переберем все координаты.
Проверяем условия окончания счета и, если они не выполнены, возвращаемся к пункту 1, приняв полученную точку за х0. В качестве условия прекращения счета можно взять малое изменение функции после поочередного изменения всех координат или малые изменения всех координат.
