Функцияны минимизациялау әдістерінің үлкен тобын, бірнеше нүктеде ғана минимумдаушы функцияның мәнің есептеуге және функцияның туындысын ескермейтін тура әдістер құрайды.

Мысал ретінде минимум нүктесін іздеудің пассивті стратегиясына жататын әдісті қарастырайық [9].

Бірөлшемді минимизация есептері үшін іріктеу әдісінің алгоритмі келесі кезендерден тұрады:

1. Айталық, - анықталмағандықтың бастапқы аралығы болсын.

, ,

формуласы арқылы бір бірінен бірдей қашықтықта орналасқан нүктелерді анықтаймыз.

2. Табылған нүктелердегі функция мәндерін есептеу керек:

, .

3. , , нүктелерінің ішінен функция мәні ең кіші болатын нүктені таңдап ау қажет:

.

Іріктеу әдісімен минимум нүктесін есептеу қателігі санынан аспайды.

Бұл әдісті бір айнымалылы функцияның минимум мәнің өте үлкен дәлдікпен жуықтап табуүшін қолдануға болады.

Іріктеу әдісі минимизациялаудың тура әдістерінің ішіндегі ең қарапайымы.

Қорытынды. Жоғарыда қарастырылған әдістер көмегімен, берілген функция үшін кесіндісінде минимум нүктелер жиынына жинақталатын минимальдаушы тізбектер құрылды.

Мысал 2. Іріктеу әдісі арқылы келесі есепті шешініз:

.

Шешуі. Свен әдісі арқылы бастапқы анықталмағандық аралығын анықтаймыз:

а) Бастапқы нүктені және қадамды t = 5 береміз. k = 0 деп аламыз.

ә) келесі үші нүктедегі функция мәндерін есептейміз:

.

Онда

.

б) болғандықтан, бастапқы анықталмағандық аралығын деп аламыз.

-дің бірдей аралығы болатындай етіп, деп аламыз.

2. , нүктелерін анықтаймыз.

3. Функцияның 11 нүктедегі мәнің есептейміз:

4. нүктесінде функция ең кіші мәнді қабылдайды.

5. Ізделінді минимум нүктесі аралығында жатады және нүктесі таңдап алынады.

Бастапқы анықталмағандық аралығының салыстырмалы кішіреюнің сипаттамасы келесі түрде болады: