Методы минимизации дискретных функций

[Tanya Ivanovskaya]

Здравствуйте! Есть следующая задача:
Имеется дискретная функция, заданная на конечном числе элементов:
$F(u)$, где $u=(u_1,...u_N)$
Необходимо найти $u$,при котором функция достигает минимума.
Сейчас это решается так: Заменяем $F(u)$ на непрерывную фунцкию $F(u,S)$. $F(u,S) \rightarrowF(u)$, при $S\rightarrow0$.
Постепенно уменьшая $S$, находим на каждом шаге локальный минимум $F(u,S)$ , для каждого нового $S$ стартуем с предыдущего минимума. Этот метод очень напоминает GNC(Graduated non-convexity)...
Вопрос: какие существуют еще методы ? ( без перехода к непрерывной функции) Где можно об этом почитать?
То, что было найдено: Алгоритм имитации отжига (Simulated annealing) не подходит (уж оч медленно считается).

[CyXOB][]

Можно ли чуть-чуть по-подробнее ? Дискретная функция принимает дискретное множество значений ? Аргумент $u$ насколько я понимаю тоже выбирается из приведённого набора, или это вектор из $N$ компонент ?

[Tanya Ivanovskaya]

Да, функция принимает $F(u)$ принимает конечное значений.
Значения аргумента $u_i \in [0,255] \subset N$ (например, если мы говорим, о пространстве $RGB$) - значения пикселей в изображении,
функция (точнее, функционал - т.к. значения в пикселах зависят от их(пикселей) пространственного расположения) - энергия картинки, содержащая дельты Кронекера (от цвета пиксела и цвета его соседа), вот эти-то дельты и заменяются непрерывной функцией.

[CyXOB][]

Т.е. в Ваших терминах задача состоит в том, чтобы подобрать изображение(т.е. матрицу пикселей), обладающее минимальной энергией, так ?

[Tanya Ivanovskaya]

Да.