Аннотация:
Современные методы оптимизации часто сталкиваются с ограниченным доступом к значениям целевой функции, что приводит к развитию работ посвященным сравнительному оракулу. В этом обзоре предоставляются современные алгоритмы гладкой многомерной оптимизации, использующие только информацию о порядке значений функции, но не их числовые значения. Рассматриваются как неускоренные, так и ускоренные методы, включая последние достижения в области оптимизации со сравнительным оракулом. Особое внимание уделяется разнообразию подходов к созданию алгоритмов, достигающих сходимости, сопоставимой с методами первого порядка (координатными алгоритмами), а также первому ускоренному методу в данной концепции оракула. Кроме того, обсуждаются стохастическое обобщение сравнительного оракула и их теоретические гарантии.
