Прямой поиск является методом для решения задач оптимизации, который не запрашивает информации о градиенте целевой функции. В отличие от более традиционных методов оптимизации, которые используют информацию о градиенте или производных высшего порядка, чтобы искать оптимальную точку, прямой алгоритм поиска ищет набор точек вокруг текущей точки, ища ту, где значение целевой функции ниже, чем значение в текущей точке. Можно использовать прямой поиск, чтобы решить проблемы, для которых целевая функция не дифференцируема, или даже не непрерывна.
Функции Global Optimization Toolbox включают три прямых алгоритма поиска, названные алгоритмом обобщенного поиска шаблона (GPS), алгоритмом генерации поиска набора (GSS) и mesh адаптивный поиск (MADS) алгоритм. Все - алгоритмы поиска шаблона, которые вычисляют последовательность точек, которые приближаются к оптимальной точке. На каждом шаге алгоритм ищет набор точек, названных mesh, вокруг текущей точки — точка, вычисленная на предыдущем шаге алгоритма. Mesh формируется путем добавления текущей точки в скалярное кратное, набор векторов вызвал шаблон. Если алгоритм поиска шаблона находит точку в mesh, которая улучшает целевую функцию при текущей точке, новая точка становится текущей точкой на следующем шаге алгоритма.
Алгоритм GPS использует зафиксированные векторы направления. Алгоритм GSS идентичен алгоритму GPS, кроме тех случаев, когда существуют линейные ограничения, и когда текущая точка около линейного ограничительного контура. Алгоритм MADS использует случайный выбор векторов, чтобы задать mesh. Для получения дополнительной информации смотрите Шаблоны.
