Похоже на то, что указанный метод оптимизации должен сначала как-то выбрать направление поиска оптимума, затем сдвигаться от текущей точки на какое-то расстояние в этом направлении, а в случае если значение целевой функции в новой точке окажется хуже, чем в текущей, должен изменить направление поиска на противоположное, и в этом направлении (от новой точки) уполовинивать шаг, пока значение целевой функции не станет лучше.
Такой кусок алгоритма может применяться разными методами оптимизации (нужно ещё дополнительно выбрать направление поиска). Вот, например,
метод релаксации (вариант метода покоординатного спуска), в котором используется данный алгоритм.
