Рис. 5.1.2. Графы переходов состояний автомата с линейной тактикой: а — при 
, б - при 
рис. 5.1.2) производятся различные действия, т. е. действие 
производится при 
Таким образом, является состоянием автомата, в котором он производит 
действие 
Легко видеть, что при нештрафе 
последнее действие повторяется и закрепляется, а при штрафе 
внутреннее состояние автомата изменяется так, чтобы быстрее сменить это действие на другое. Доказано [46, 134], что в стационарной среде, т. е. при неизменных вероятностях штрафа за каждое действие, этот автомат асимптотически оптимален:
где 
— знак математического ожидания; 
— минимальная вероятность штрафа:
— вероятность штрафа за 
действие автомата 
Асимптотическая оптимальность означает, что в стационарной среде при увеличении объема памяти 
автомат всегда будет совершать наилучшее действие, минимизирующее его штраф.
Очевидно, что в нестационарной среде нельзя объем памяти 
делать слишком большим, так как при этом затрудняется перестройка с одного действия автомата на другое. Чем более нестационарна среда, тем меньше должен быть параметр памяти 
Таким образом, при использовании автомата с линейной тактикой для целей альтернативной адаптации эффективность
процесса определяется одним параметром, оптимальный выбор которого обычно представляет некоторую трудность.
Рассмотренный автомат является детерминированным. Далее перейдем к стохастическим автоматам.
закрепляется автоматом и повторяется, а действие, приведшее к отрицательному результату (штрафу, 
автомат «стремится» сменить на другое. Так обычно поступают живые существа. В этом и состоит линейность тактики.
— параметр глубины памяти автомата. Каждое из 
действий автомата (альтернативных решений) имеет 
состояний памяти. Тогда число состояний автомата 
