Метод перебора предназначен для решения одномерной задачи условной оптимизации (точнее говоря, одномерной задачи условной глобальной оптимизации): найти минимум одномерной, многоэкстремальной функции Ф(x), определенной в замкнутой области допустимых значений [a,b]. Идея метода состоит в покрытии интервала [a,b] некоторой сеткой, вычислении значений функции Ф(x) во всех узлах этой сетки и выборе в качестве приближенного решения узла, в котором функция принимает минимальное значение. Метод относится к классу стохастических методов оптимизации.

Одномерный метод Монте-Карло предназначен для решения одномерной задачи условной оптимизации (точнее говоря, одномерной задачи условной глобальной оптимизации): найти минимум одномерной, многоэкстремальной функции Ф(x), определенной в замкнутой области допустимых значений [a,b]. Содержание одной итерации метода. 1. Генерация с помощью какого-либо программного генератора случайных чисел, равномерно распределенных в интервале [a,b], случайной точки xr, принадлежащей этому интервалу. 2. Вычисление значения функции Ф(x) в этой точки. 3. Сравнение вычисленного значения Ф(xr) с текущим минимальным значением минимизируемой функции Ф(x*) и принятие в качестве следующей текущей точки x* точки xr, если Ф(xr)<Ф(x*). Метод относится к классу стохастических методов оптимизации.