Предлагается новый итеративный метод решения задач полуопределенного программирования. Метод относится к классу методов отсекающей гиперплоскости, проводимой через центр тяжести выпуклого множества. Для приближенного отыскания центра тяжести на каждом шаге в допустимой области генерируется равномерное распределение с помощью техники Hit-and-Run и ее модификаций. Обсуждаются робастные постановки задачи, когда в матричных коэффициентах присутствует неопределенность. Работа алгоритма иллюстрируется многочисленными примерами и сравнивается с результатами, полученными при использовании функции solvesdp из пакета Yalmip.

Приводится экспериментальное сопоставление методов взвешенной суммы, теории полезности и теории важности критериев для решения многокритериальных задач с балльными критериями. Показано, что при весьма нестрогих допущениях метод взвешенной суммы приводит к существенному проценту ошибок, а методы теории полезности довольно часто «заставляют» «терять время» на построение функции полезности тогда, когда ее можно не строить. Теория важности критериев свободна от этих недостатков.

Рассматривается разработанный в [5] алгоритм эволюции совокупности точек на плоскости, приводящий её в некоторую регулярную конфигурацию. Предлагаются обобщения алгоритма, изучаются некоторые новые свойства, обсуждается связь с методами управления формациями, намечаются новые и более простые алгоритмы такого типа.