Экспериментальные методы оптимизации

Как в аналитических, так и в поисковых методах требуется, чтобы целевая функция была вычислимой. Фактически мы должны иметь модель оптимизационного процесса. В экспериментальных методах решение должно достигаться за возможно меньшее число определений самой функции. При экспериментальной оптимизации используются методы, аналогичные поисковым методам оптимизационных задач. Вся разница в том, что на каждом шаге решения вместо вычисления функции потребуется задать соответствующее значение оптимизирующих факторов, провести эксперимент и определить величину целевой функции.

Координатный метод = метод Гаусса-Зайделя.

Градиентный метод = метод Бокса-Уилсона.

Симплексный метод = симплексный метод