3.3.3. Автоматные алгоритмы случайного поиска
В основе этих алгоритмов лежит понятие автомата. Рассмотрим это понятие подробнее. Автоматом традиционно называют пятерку
где 
алфавит входов; 
алфавит внутренних состояний автомата; 
алфавит его выходов; 
функция переходов, определяющая, в какое состояние 
переходит автомат из состояния 
под действием входного сигнала 
функция выхода — определяет значение выхода 
автомата, находящегося в состоянии 
при входе 
Эти функции могут быть стохастическими, тогда и автомат будет стохастическим. Если автомат находится в какой-то среде, то 
представляет собой его воздействие на среду, 
воздействие среды на автомат.
Представим алгоритм поиска в виде такого автомата. Средой в этом случае является объект оптимизации, преобразующий оптимизируемые параметры 
в значение функции 
Входом автомата поиска является значение 
(или приращение 
а выходом будет 
(или шаг 
Введем следующие упрощающие условия:
1. Автомат поиска 
декомпозируется на 
автома тов 
каждый из которых воздействует на один оптимизируемый параметр
2. Алфавит входов автомата поиска имеет лишь два 
знака:
где 
(«нештраф») соответствует 
(«штраф») соответствует 
3. Алфавит выходов также имеет два знака:
где 
т. е. каждый автомат делает шаг величиной 
в одну или другую сторону. Пусть для простоты 
и все автоматы одинаковы, т. е. индекс 
можно снять. Теперь алгоритм случайного поиска задается видом функций 
и 
Здесь целесообразно, различать два варианта:
1) (х — стохастическая функция, v — детерминированная;
2) (х — детерминированная функция, v — стохастическая. Первый случай соответствует направлению оптимизации с помощью коллектива стохастических автоматов с целесообразным поведением [140], второй — случайному поиску с самообучением [181]. Рассмотрим каждое направление отдельно.
