Бее предыдущие попытки применить случайные методы на основе марковских сетей (в частности, Hit-and-Run) в задачах управления и оптимизации упирались в неудовлетворительное поведение метода для «плохих» множеств типа линий уровня плохо обусловленных функций. В данной работе предлагается использовать технику, используемую в методе внутренней точки для решения задач выпуклой оптимизации совместно с рандомизацией. Мы представляем модификацию и обоснование метода Hit-and-Run с барьерными функциями и примерами подтверждаем его эффективность.