5.6.1 Optimizador Local (Affine Shaker)

El algoritmo empieza con un punto inicial y una región de búsqueda que rodea al punto. Pasos:

1. Se genera un nuevo punto tentativo con probabilidad uniforme (aleatorio).
2. Se adapta la región de búsqueda de acuerdo al valor de la función de evaluación en el nuevo punto. Se comprime si el valor es mayor que el actual (peor) o se expande en caso contrario (mejor).
3. Si es un mejor punto, éste se vuelve el nuevo punto actual.

Para generar un nuevo punto se genera un valor aleatorio ($\delta$). Si el nuevo punto ($x + \delta$) no es bueno, se explora su punto espejo ($x - \delta$).

El criterio de terminación se basa en un factor $\epsilon$ definido por el usuario (normalmente tomando comparaciones de pasos consecutivos).