Метод покоординатного спуска для решения задач оптимизации заключается в пошаговом приближении к точке минимума функции путём последовательных вариаций одной из координат при фиксированных значениях остальных. 5

Алгоритм метода: 5

1. Задают начальное приближение в n-мерном пространстве. 5
2. Фиксируют все координаты, кроме одной. 5 Получают функцию одной переменной. 5
3. Для этой функции решают задачу одномерной оптимизации и находят значение — первую координату точки первого приближения к минимуму. 5
4. Фиксируют все координаты, кроме другой, и решают задачу одномерной оптимизации для полученной функции. 5 Результатом решения будет вторая координата точки первого приближения к минимуму. 5
5. Продолжая описанный процесс перебора переменных, получают все координаты точки первого приближения. 5 На этом первая итерация алгоритма завершается. 5
6. Вторая и все последующие итерации алгоритма организуются аналогичным образом. 5 Итерационный процесс завершается при выполнении условия близости точек, найденных на двух последовательных итерациях. 5

Таким образом, метод покоординатного спуска сводит задачу поиска наименьшего значения функции нескольких переменных к многократному решению одномерных задач оптимизации по каждому параметру. 15