Прямой поиск является методом для решения задач оптимизации, который не требует 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 тот, где значение целевой функции ниже, чем значение в текущей точке. Можно использовать прямой поиск, чтобы решить задачи, для которых целевая функция не дифференцируема или даже не непрерывна.
Функции Global Optimization Toolbox включают три алгоритма прямого поиска, называемых алгоритмом обобщенного поиска шаблона (GPS), алгоритмом генерации поиска набора (GSS) и алгоритмом сетчатого адаптивного поиска (MADS). Все являются алгоритмами поиска шаблона, которые вычисляют последовательность точек, которые приближаются к оптимальной точке. На каждом шаге алгоритм ищет набор точек, называемый mesh, вокруг текущей точки - точки, вычисленной на предыдущем шаге алгоритма. Mesh формируется путем добавления текущей точки к скаляру, произведенной из множества векторов, называемых шаблоном. Если алгоритм поиска шаблона находит точку в mesh, 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, кроме тех случаев, когда существуют линейные ограничения, и когда текущая точка близка к линейной границе ограничений. Алгоритм MADS использует случайный выбор векторов, чтобы задать mesh. Для получения дополнительной информации смотрите Шаблоны.
