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直接搜索

用于有约束或无约束的无导数优化模式搜索求解器

直接搜索是解决平滑或非平滑优化问题的有效算法。对于大多数非平滑问题，请先尝试 patternsearch。

函数

求解器

patternsearch 使用模式搜索找到函数的最小值

选项

`optimoptions`	创建优化选项
`resetoptions`	重置选项

实时编辑器任务

优化	在实时编辑器中优化或求解方程 (自 R2020b 起)

主题

基于问题的直接搜索

使用 patternsearch 优化非光滑函数，基于问题
基于问题的方法中最小化非光滑函数的基本示例。
基于问题的模式搜索约束最小化
使用 patternsearch 来最小化受边界和非线性约束的目标函数。
基于问题的模式搜索选项的影响
以基于问题的方法可视化并调整直接搜索。
基于问题的搜索和轮询
这些例子展示了基于问题的方法中除了轮询方法之外搜索方法的实用性。

基于求解器的直接搜索基础知识

使用 GPS 算法进行优化
提供使用模式搜索解决优化问题的示例。
使用模式搜索对目标函数进行编码和最小化
展示如何编写包含额外参数或向量化的目标函数。
使用 patternsearch 和 Optimize 实时编辑器任务进行约束最小化
在 patternsearch 中使用线性约束和非线性约束的示例。
探索 patternsearch 算法
这个例子展示了选择不同的 patternsearch 算法的效果。
探索优化实时编辑器任务中的 patternsearch 算法
此示例展示了使用优化实时编辑器任务选择不同的 patternsearch 算法的效果。
使用基于求解器的模式搜索进行约束最小化
在直接搜索中使用约束。
模式搜索选项的效果
可视化并调整直接搜索。
设置选项
展示如何设置和检查 patternsearch 的选项。
随机目标函数优化
即使存在噪声，模式搜索也可以最小化函数。
搜索和轮询
除了轮询方法之外，还显示了搜索实用性的示例。

基于求解器的专门任务

轮询类型
检查轮询选项的效果，包括 UseCompletePoll 选项。
设置网格选项
检查不同网格扩展和收缩因素的影响。
自定义绘图函数
展示如何编写和使用 patternsearch 的绘图函数。
模式搜索攀登华盛顿山
使用自定义绘图函数显示 patternsearch 所采取的步骤。
随机目标函数优化
即使存在噪声，模式搜索也可以最小化函数。
向量化目标和约束函数
如何使用向量化函数计算来提高速度。
并行优化 ODE
仅调用一次昂贵的子程序并使用 patternsearch 或 ga 并行计算 ODE 解，从而节省时间。

直接搜索背景

什么是直接搜索？
介绍直接搜索和模式搜索。
模式搜索术语
解释一些基本的模式搜索术语。
模式搜索轮询的工作原理
提供直接搜索算法的概述。
非均匀模式搜索（NUPS）算法
NUPS 算法的描述。
搜索和轮询
描述搜索方法如何与轮询步骤配合使用。
设置求解器容差
停止条件及其相关选项。
用于模式搜索的非线性约束求解算法
解释增广拉格朗日模式搜索 (ALPS)。
模式搜索选项
探索模式搜索的选项。