Прямой поиск - метод решения задач оптимизации, не требующий никакой информации о градиенте целевой функции. В отличие от более традиционных методов оптимизации, которые используют информацию о градиенте или более высоких производных для поиска оптимальной точки, алгоритм прямого поиска ищет набор точек вокруг текущей точки, ища ту, где значение целевой функции ниже, чем значение в текущей точке. Прямой поиск можно использовать для решения задач, для которых целевая функция не дифференцируется или даже не является непрерывной.
Функции Global Optimization Toolbox включают три алгоритма прямого поиска, называемых алгоритмом обобщенного поиска шаблона (GPS), алгоритмом поиска генерирующего набора (GSS) и алгоритмом mesh adaptive search (MADS). Все это алгоритмы поиска шаблонов, которые вычисляют последовательность точек, приближающихся к оптимальной точке. На каждом шаге алгоритм ищет набор точек, называемый сеткой, вокруг текущей точки - точки, вычисленной на предыдущем шаге алгоритма. Сетка формируется путем добавления текущей точки к скалярному кратному набору векторов, называемому шаблоном. Если алгоритм поиска шаблона находит точку в сетке, которая улучшает целевую функцию в текущей точке, новая точка становится текущей точкой на следующем шаге алгоритма.
Алгоритм GPS использует векторы фиксированного направления. Алгоритм GSS идентичен алгоритму GPS, за исключением случаев, когда существуют линейные ограничения, и когда текущая точка находится вблизи границы линейных ограничений. Алгоритм MADS использует случайный выбор векторов для определения сетки. Дополнительные сведения см. в разделе Образцы.