Поиск экстремума случайной функции

[Любитель алгоритмов]

Всем привет. Есть такой вопрос: Можно ли найти наибольшее значение случайной функции быстрее, чем полным перебором? Нужно для ускорения вычислений, т.к. значение функции для каждого аргумента долго считается. Возможно, можно как-то обойтись без расчета всех элементов и их перебора? Или для случайной функции ускорить процесс невозможно?

что значит случайная функция? произвольная непрерывная, гладкая? гауссовский процесс может? как вы вообще представляете себе "полный перебор" значений аргумента непрерывной функции???

[Любитель алгоритмов]

что значит случайная функция? произвольная непрерывная, гладкая? гауссовский процесс может? как вы вообще представляете себе "полный перебор" значений аргумента непрерывной функции???

Дискретно меняется аргумент от 11 до 101 с шагом 2, например(аргумент нечетный). Для каждого значения аргумента я делаю расчет(численный, т.к. аналитическая зависимость неизвестна, считается долго), и получаю значение функции. Среди всех этих значений надо определить максимальное чтобы запомнить соответствующий аргумент. Дискретно непрерывная(определена на всех натуральных числах больше ноля), про гладкость, извините, ничего не могу сказать, т.к. не знаю, что это такое. Характер поведения не знаю(закон распределения значений), случайная, значит, что у нее может быть несколько локальных максимумов, а найти надо главный. Полный перебор - расчет всех значений функции для каждого значения аргумента.

ну раз вы ничего про свою функцию не знаете, то только полный перебор или эвристики какие-нибудь: генетические алгоритмы, имитация отжига, дифференциальная эволиция и т.п.

[Любитель алгоритмов]

Есть идея считать меньше точек, скажем, 10% равномерно отстоящих, по ним сделать квдратичную или кубическую интерполяцию, потом по полученной формуле аналитически определить максимум. Только, я так понимаю, это будет очень неточно для много-экстремальной зависимости - на месте максимума параболы может и реальный минимум попасть?

[Любитель алгоритмов]

А вот про это: генетические алгоритмы, имитация отжига, дифференциальная эволиция и т.п. - есть где-то простейшие примерчики, чтобы разобраться на начальном уровне?