Nelder Mead算法推荐阅读博文
近期在看优化算法，翻了很多教程，发现下面这两篇不错的文章，讲的很浅显易懂，记录一下。建议先看第一篇再看第二篇里面具体的算法步骤，会更加容易理解。
非梯度类启发式搜索算法：Nelder Mead – Dreamwings
https://www.dreamwings.cn/nelder-mead/5603.htmlNelder Mead SIMPLEX Algorithm - 知乎 (zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/391065623Nelder Mead算法主要思想：
（1） n维，确定n+1个点建立Simplex;
（2）reflection: 基于Simplex内的（n+1）个点进行reflection操作，这个过程之前需要计算关于此（n+1）个点对应的目标函数值，从小到大进行排序，确定最差的点（目标函数值最大的那个点），此外还需要基于其余n个点（不包含最差点在内的其余点）计算重心，这个点后续会参与到计算reflection、扩展点和收缩点；
（3）expansion && contraction: 如果reflection之后得到的点(reflection point)的目标函数值小于
的目标函数值，即
,此时reflection point是最优点，算法认为还可以沿着reflection方向再走一段，可能会得到更好的数值结果,我们将这一步称作是expansion（扩张）；否则，若reflection之后得到的数值结果满足：
，那可能是走的太多，需要进行contraction（收缩）操作；
注意： 无论是contraction还是expansion操作，都是基于reflection point的目标函数值大小进行的。
（4）shrink: 如果进行contraction操作后得到的contraction point，即，
，算法认为是当前的simplex太大，需要将除去最优点
之外的其余点进行更新，更新方式：将其余点到最优点之间的距离缩小到原来的一半，和原最优点一起构成一个新的simplex；
（5）restart：若simplex区域太小，程序陷入假死状态，可设定某触发机制，restart
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