9) Если F0 оказывается хуже S (значение целевой функции в наихудшей точке D предыдущего комплекса), т.е. новая точка находится дальше от экстремума, чем вершина с номером D, то новая вершина находится смещением xi0 на половину расстояния к лучшей из вершин комплекса G: 
.Затем вновь вычисляют значение целевой функции F0 и сравнивают его с S. Смещением к лучшей вершине по формуле (15) продолжают до тех пор, пока F0 не станет лучше S.
За счет этой процедуры происходит последовательное сжатие комплекса к лучшей вершине.
10) Если вычисленное в новой точке х0 значение F0 лучше S, то в Комплексе на месте наихудшей точки хD фиксируется точка х0 и значение S заменяется на F0.
Затем вычисления повторяются, начиная с п. 3, и продолжаются до тех пор пока не будет выполнено условие остановки, т.е. не будет найден с заданной точностью экстремум целевой функции.
Метод Хука-Дживса (конфигураций)
Эффективность прямого поиска точки минимума можно повысить, если на каждом k-м шаге поиска соответствующим образом выбирать направление спуска. Для этого на каждом k-м шаге выделяют предварительный этап исследующего поиска. Целью этого этапа является выбор направления спуска путем исследования поведения целевой функции f(x) в окрестности точки xk-1, найденной на предыдущем шаге. В результате выполнения этапа исследующего поиска находится точка xk, для которой f(xk) < f(xk-1). Направление спуска, завершающего k-w. шаг поиска, определяется вектором xk - xk-1. Такая стратегия поиска, получила название метода Хука - Дживса.
Исследующий поиск 1
Вдоль координатных орт выполняют малые шаги. Т.е. локальное обследование точки х1, для поиска лучшей чем х1 точки. Если шаг удачный то точку фиксируют и продолжают шаги из неё, если не удачный то делают шаг в противоположную сторону, если полученная точка снова хуже, то по этой оси шаг не делается.
Ускоряющий поиск
Выполняем единичный шаг вдоль направления
, 
. Затем производим исследующий поиск в окрестности x3, в надежде найти точку лучшую чем x2.Начальный этап
β = 10, ε = 10-4 – 10-8 , k = 1, х1, h1= … =hn=0.1;
Основной этап
Шаг 1.
Выполнить ИП1 и отыскать т. х2 для которой
.Шаг 2.
Если ИП1 удачен т.е. найдена х2, то перейти на шаг 3, иначе, но в то же время h<ε необходимо уменьшить шаг в β раз и вернуться на шаг 1. При h<ε остановиться х* = х1.
Шаг 3.
Выполнить УП в пробную точку
Обозначить
В окрестности х3 попытаться ИП2 найти т. х4 «лучшую» чем х1.
Шаг 4.
Если ИП2 удачен, то положить
и вернуться на шаг 1.Иначе: уменьшить шаг в β раз и вернуться на шаг 1.
Метод Хука-Дживса с одномерной минимизацией
Данный метод является аналогом метода циклического покооординатного спуска (ЦПС) с ускоряющим шагом. Начиная со второй итерации, устанавливается новый способ построения направления ускоряющего поиска. Организацию итерационной процедуры и отличие метода Хука-Дживса с одномерной минимизацией от метода ЦПС раскрывает представленное ниже пошаговое описание алгоритма.
Начальный этап
(1) Исходные данные - базовая точка x, погрешность вычисления минимума e, матрица координатных направлений p = {pi}, i = 1,2,...,n, где pi = ei - i-ый единичный орт в Rn, т.е. ei = 1 и eji = 0 при всех i ¹ j.
(2) Начальную точку x1 принять равной базовой точке: x1 = x.
Основнй этап
Шаг 1.
Выполнить ЦПС из начальной точки x1 в конечную точку xn+1, последовательно решая n-задач одномерной минимизации вдоль координатных направлений p.
, i=1, 2,…, n, j=P+1, P+2,…,N. 
, j=1, 2,…,N. 
, i=1, 2,…,n. 
. 
.
.