模式搜索方法
搜索引擎营销原理及模式分析
摘要:随着我国网民人数的增加及其对搜索引擎的广泛使用，企业逐渐认识到搜索引擎是企业营销的又一利器，这直接催生了对搜索引擎营销的研究。
本文基于我国网民的现状，首先介绍了搜索引擎营销的含义、分类及原理；其次将搜索引擎营销的发展历程归纳为五个阶段，在此基础上提出了搜索引擎营销的五种模式，并重点介绍了搜索引擎优化和竞价排名两种模式；最后，对本文进行了简单总结。
关键词:搜索引擎搜索引擎营销竞价排名关键词广告0引言截至2012年12月底，我国网民规模达5.64亿，搜索引擎用户规模为4.51亿，较2011年底增长了4370万人，年增长率10.7%，在网民中的渗透率为80.0%。
搜索引擎作为互联网的基础应用，是网民获取信息的重要工具，其使用率自2010年后水平保持在80%左右，稳居互联网第二应用之位。
[1]如此庞大的人群在使用搜索引擎检索信息，这为“搜索引擎营销”的产生提供了充足的人口基础。
此外，根据调查结果，中小企业对各种网络营销渠道的使用中，搜索引擎营销推广的使用率最高，为53.2%。
[2]这体现了搜索引擎营销的普遍适用性，降低了对中小企业的门槛。
1搜索引擎及搜索引擎营销的概念搜索引擎（search engine，SE）是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。
[3]在SE成为人们获取信息最主要方法的今天，使自己的企业和产品出现在SE，并且使人们通过SE快速找到企业和产品，这一方法就是搜索引擎营销（search engine marketing，SEM），即根据用户使用搜索引擎的习惯，采用付费形式或者技术手段，使网页在关键词搜索结果中排名靠前，引导用户点击，从而达到品牌展示和促进销售的目的。
常用的搜索引擎有百度、Google、雅虎、新浪（爱问）、搜狐（搜狗）、网易（有道）等。
2搜索引擎工作原理及类型在进行搜索引擎营销模式分析前，先了解搜索引擎的工作原理是很有必要的。
基于Hooke-Jeeves方法和最速下降法的组合最优化方法研究
Step2.
2 组合最优化方法 将最速下降法和Hooke-Jeeves方法进行组合，即先利用最
速下降法得到一个较接近目标值的解，然后将这个解作为初 始解代入Hooke-Jeeves方法中。在本文提出的组合最优化方法 中，一个关键问题就是利用最速下降法得到的解，怎样才算是 接近目标值的解，应该有一个标准去衡量。本文通过大量实验 知道对于不同的优化问题，这个标准是不一样的，即设置最速 下降法停止迭代的误差是不同的。
两种类型的搜索：坐标搜索和模式搜索。这两种搜索交替地进
行，直到满足终止条件。
Hooke-Jeeves方法的算法基本流程如下：
Step1 初始化： ε (e1, e2 ,L , en ) 为 个坐标方向，令 y = x0 ， k = 0 .
Step2 n 次坐标搜索： z0 = y ， z0 沿着 e1 进行搜索得到 z1 ， z1 沿着 e2 进行搜索得到 z2 ，按照此方式搜索得到 zn ， 令 xk +1 = zn .
3 实例验证
为了验证本文提出的组合最优化方法的优越性，通过下列
优化问题进行数值实验：
min s.t.
f (x) = x∈ R2
(x2 − x12 )2 + (1− x1)2 .
设置初始解x0=[7;7]，表1表示设置不同的误差值时，最速
下降法、Hooke-Jeeves方法、组合最优化方法的迭代次数。针
组合最优化方法
20 21 21 22 22
从表1我们可以看出，最速下降法的迭代次数随着误差值
的减小增加得很快，这也印证了最速下降法有越接近目标值时
下降得越慢的缺点，Hooke-Jeeves方法和本文提出的组合最优
化方法的迭代次数则比较稳定，但组合最优化方法的迭代次数
最优化方法 直接法
一、模式搜索法 Hooke & Jeeves(1961)方法计算流程 设目标函数为f(x), xEn.坐标方向
e j (0,...,0,1,0,...,0) , j 1,..., n
T j
给定初始步长,加速因子.任取初始点x(1)作为第1个基点.
x(j) : 第j个基点. y(j) : 沿 ej 探测的出发点。
再从y(2)出发,沿d(2)作探测移动.得y(3) .按此方式探测 下去,直至沿d(n)探测,得到y(n+1) 进行下一轮探测.往复下去,至某一轮沿n个方向的 探测均失败,.第k次迭代的探测结束时,得到的点 记为 x(k+1)= y(n+1)
一、模式搜索法
构造新的搜索方向
设d1 ,..., d n是线性独立单位模向量，且这些向量是 彼此正交的，即diT d j (i j )正交,从当前向量x ( k )开始， 目标函数f 沿每个方向迭代地极小化，导出点x(k 1)， 特别，x(k 1) x(k ) i di , 其中 j 是沿方向d j 移动的距离。
q( j )
再单位化
j 2
d ( j)
q( j ) ( j) q
即可得到下次迭代对应的试探方向。
二、Powell 法 Powell方法 基本Powell方法 基本思想：Powell方法主要由基本搜索、加速搜索和调 整搜索方向三个部分组成。基本搜索包括从基点出发 沿着已知的n个搜索方向进行一维搜索，确定一个新基 点；加速搜索是沿着相邻的两个基点的连线方向进行 一维搜索，使函数下降更快；最后用基点连线方向代 替已知的n个搜索方向之一，构造新的搜索方向组并进 行下一步迭代。 也可以认为： Powell方法是把整个计算过程分成若干 个阶段,每一阶段(一轮迭代)由n+1次一维搜索组成的直 接方法。
最优化理论与方法11
d
1
1 0
,
d2
0 1
初始步长1。 2。 1， 3， 0.5
探测：第一轮（ij沿方向d i进行第j次探测所用步长）
y1
x1
0 0
,
f
(
y1 )
17
沿d 1探测：y1
11d 1
0 0
1
1 0
1 0
f ( y1 11d1) 12 f ( y1) 成功
f ( y2)
故，令y3
y2
e2
3/2 1/ 2
第1轮探测完成，由于f ( y3 ) f ( x1)，
故得第2个基点
x2
y3
3/2 1/ 2
再沿x2 x1进行模式移动，
y1
x2
(x2
x1)
1 1
模式移动后，立即从得到的点y1出发，
进行第2轮探测移动，探测情况如下.
第二轮：
初始数据为
y1
1 0
.
f ( y1) 12, 12 3, 22 0.5
先从 y1出发，沿d1探测：
y1
12 d 1
1 0
3
1 0
4 0
f ( y1 12d1) 9 f ( y1) 令:13 12 9
Big6模式进行的信息搜索
Big6模式进行的信息搜索Step1定义问题：函数的单调性教学设计参考模板Step2搜寻策略：（1）找出函数的单调性是在人教版高中数学必修一的1.3.1讲述的；（2）我们经过讨论后，决定小组应该分工完成信息的查找，由马倩和张婷两名同学对信息进行查找，刘祥竹同学对教材进行解读，李煜慧和刘祥竹同学对信息进行筛选，李煜慧同学负责记录下这次对信息的查找和使用的过程。
Step3找出信息：小组成员一起讨论查找信息的方法和途径以便于马倩和张婷对信息进行正确的查找。
我们讨论出来查找信息的方法主要是通过互联网和院里的群共享进行搜寻，主要在百度文库和中国知网以及可圈可点上面来搜寻我们需要的信息。
Step4使用信息：马倩和张婷找出了很多信息，李煜慧同学对信息进行了第一次筛选，然后对教材很熟悉的刘祥竹同学对信息进行了第二次筛选。
我们得到以下的成果。
函数的单调性教学设计教学目标：（一）知识与技能目标1、理解增函数、减函数的概念及函数单调性的定义2、会根据函数的图像判断函数的单调性3、能根据单调性的定义证明函数在某一区间上是增函数还是减函数（二）过程目标1、培养学生利用数学语言对概念进行概括的能力2、通过利用定义证明单调性，进一步加强逻辑推理能力及判断推理能力的培养（三）德育目标（情感、态度和价值观）1、通过本节课的教学，启发学生养成细心观察，分析归纳，严谨论证的良好习惯2、通过问题链的引入，激发学生学习数学的兴趣，学生通过积极参与教学活动，获得成功的体验，锻炼克服困难的意志，建立学习数学的自信心教学重点形成增（减）函数的形式化定义教学难点形成增（减）函数概念的过程中，如何从图像升降的直观认识过渡到函数数学符号语言表述；用定义证明函数的单调性。
教具准备：三角板，彩色粉笔教学基本流程一、观察图像，指出区别：从观察具体函数图像引入直观认识增（减）函数定量分析增（减）函数给出增（减）函数的定义由图像说出函数的单调区间利用定义证明函数单调性练习、交流、反馈、巩固学生归纳小结，教师评价图像的上升和下降反映了函数的一个重要性质-----单调性（板书课题）二、推进新课（1）画出下列函数的图像，观察其变化规律：（学生动手）请作出函数f(x) = x 和f(x) = x 2 的图像，并观察自变量变化时，函数值的变化规律．（学生先自己观察，然后老师给出正确答案，与同学答案进行对比，让同学分析自己的错误原因）1．f(x) = x1 从左至右图像上升还是下降______?2 在区间_________ 上，随着x 的增大，f(x)的值随着________ ．2．f(x) = x 21 在区间____________ 上，f(x)的值随着x 的增大而________ ．2 在区间____________ 上，f(x)的值随着x 的增大而________ ．（2）引出增（减）函数的概念如何利用数学符号语言描述“y 随x 的增大而增大”和“y 随x 的增大而减小”？（学生思考、交流探讨，指导学生从定性分析到定量分析，从直观认识过渡到数学符号表述）（3）给出增（减）函数的定义：1．增函数一般地，设函数y=f(x)的定义域为I（非空），如果对于定义域I 内的某个区间 D 内的任意两个自变量x 1 ，x 2 ，当x 1 <x 2 时，都有f(x1 )<f(x)那么就说f(x)在区间D 上是增函数．提问：同学们能不能仿照这样的描述给出减函数的定义呢？（学生思考，模仿描述）思考：增（减）函数定义中需要注意的关键点有哪些？注意：①函数的单调性是在定义域内的某个区间上的性质，是函数的局部性质；②必须是对于区间 D 内的任意两个自变量x 1 ，x 2 ；当x 1 <x 2 时，总有f(x 1 )<f(x 2 ) ．2、函数的单调性定义如果函数y=f(x)在某个区间上是增函数或是减函数，那么就说函数y=f(x)在这一区间具有（严格的）单调性，区间D 叫做y=f(x)的单调区间.Step5整合信息：我们小组的成员都浏览了整理出来的信息之后，在宿舍进行了讨论，并在查找出来的教案中加入了一些自己的想法，将找出来的信息变成了自己的东西。
一种新的光谱特征提取方法
一种新的光谱特征提取方法李乡儒;冯春明;王永俊;卢瑜【摘要】研究了天体光谱的特征提取问题,这是光谱自动处理中的一个关键环节.通过特征提取,不仅能够约简数据、减少冗余,而且亦能抑制噪声干扰,对识别系统的精度和效率均有重要影响.提出了一种基于空间转换和分解的特征分析模型(STP),基于此,可实现对常用光谱特征提取方法的分析,例如,无监督的主成分分析(PCA),小波变换(Wavelet),有监督的支持向量机(SVM),相关向量机(RVM)和线性判别分析方法(LDA)等.在STP模型中,关注的核心要素是特征提取中对数据成分的分解、重组,以及噪声的抑制和冗余的消除.亦在STP框架的基础上,给出了一种逻辑和实现均较为简单的特征提取方法:基于曲线拟合与下采样的光谱特征提取(EFCD).研究的一个重要发现是,在一些分类问题中文献中设计巧妙的特征提取方法并不一定足决定性的:即使采用通常的信号下采样方法提取特征,亦能获得良好的光谱识别性能,而重要的仅仅是需要将特征数量保持在一定的水平以上即可.研究中,选用的测试数据是SDSS中的Galaxy和QSO两类河外天体实测光谱,他们一般具有较大的红移,在天体光谱识别中具有较强的代表性.%The present focuses on the celestial spectra feature extraction problem, which is a key procedure in automatic spectra classification. By extracting features, the authors can reduce redundancy, alleviate noise influence, and improve accuracy and efficiency in spectra classification. The authors introduced a novel feature analysis framework STP (space transformation and partition), which focuses on four essential components in feature extraction; decompose and reorganize spectrum components, reorganize, alleviate noise influence and eliminate redundancy. Based on STP, we can analyze most of the available featureextraction methods, for example, the unsupervised methods principal component analysis (PCA), wavelet transform, the supervised methods support vector machine (SVM), relevance vector machine (RVM), linear discriminant analysis (LDA), etc. We introduced a novel feature analysis framework and proposed a novel feature extraction method. The outstanding characteristics of the proposed method are its simplicity and efficiency. Researches show that it is sufficient to extract features by the proposed method in some cases, and it is not necessary to use the sophisticated methods, which is usually more complex in computation. The proposed method is evaluated in classifying Galaxy and QSO spectra, which is disturbed by red shift and is representative in automatic spectra classification research. The results are practical and helpful to gain novel insight into the traditional feature extraction methods and design more efficient spectrum classification method.【期刊名称】《光谱学与光谱分析》【年(卷),期】2011(031)010【总页数】5页(P2856-2860)【关键词】天体光谱分类;光谱特征提取;类星体:正常星系【作者】李乡儒;冯春明;王永俊;卢瑜【作者单位】华南师范大学数学科学学院,广东广州510631;聊城大学东昌学院数学系,山东聊城252000;华南师范大学数学科学学院,广东广州510631;华南师范大学数学科学学院,广东广州510631【正文语种】中文【中图分类】TN911.7天体光谱主要是由连续谱、吸收谱线、发射谱线和噪声组成。
基址搜索方法
基址搜索方法[方框透视]人物基址:人物基址坐标一级:二级人物基址鼠标Y偏移:鼠标y上下移动搜索改变的鼠标X偏移:鼠标x上下移动搜索改变的枪击Y偏移:枪击后座精确坐标每次更新,不变或者+4,自己试试看枪击X偏移:枪击后座精确坐标每次更新,不变或者+4,自己试试看是否死亡偏移:敌人1 活1 死0本人死亡基址:1.人物基址-8 2.自己活1死0阵营基址:警察搜1 匪徒搜0敌人基址规律:敌人1活着搜索1死亡搜索0,敌人2活着搜索1死亡搜索2,敌人2基址减去敌人1基址即为敌人基址规律敌人基址:搜敌人一活的1 死的搜0模式基址:团队0 爆破1 幽灵2 歼灭3 个人4 特殊5 突围6 挑战7 终结8 生化9 救世主10模式一级:团队0 爆破1 幽灵2 歼灭3 个人4 特殊5 突围6 挑战7 终结8 生化9 救世主10模式二级:团队0 爆破1 幽灵2 歼灭3 个人4 特殊5 突围6 挑战7终结8 生化9 救世主10本人位置:搜房间自己位置自己在房间第一个搜0 第二个搜1 第三个搜2 按顺序队伍不变坐标X偏移:搜索敌人的X坐标变动坐标Z偏移:搜索敌人的Z坐标变动坐标Y偏移:搜索敌人的Y坐标变动是否在游戏基址:在游戏搜1 房间搜0视角基址:没开镜1070141403 第一次开镜1055246586 第二次开镜1040583314视角偏移:没开镜1070141403 第一次开镜1055246586 第二次开镜1040583314是否为生化生化:搜1 人类搜0团队模式:团队0 爆破1 幽灵2 歼灭3 个人4 特殊5 突围6 挑战7 终结8 生化9 救世主10爆破模式:团队0 爆破1 幽灵2 歼灭3 个人4 特殊5 突围6 挑战7 终结8 生化9 救世主10幽灵模式:团队0 爆破1 幽灵2 歼灭3 个人4 特殊5 突围6 挑战7 终结8 生化9 救世主10歼灭模式:团队0 爆破1 幽灵2 歼灭3 个人4 特殊5 突围6 挑战7 终结8 生化9 救世主10个人竞技:团队0 爆破1 幽灵2 歼灭3 个人4 特殊5 突围6 挑战7 终结8 生化9 救世主10特殊站:团队0 爆破1 幽灵2 歼灭3 个人4 特殊5 突围6 挑战7 终结8 生化9 救世主10突围模式:团队0 爆破1 幽灵2 歼灭3 个人4 特殊5 突围6 挑战7 终结8 生化9 救世主10挑战:团队0 爆破1 幽灵2 歼灭3 个人4 特殊5 突围6 挑战7 终结8 生化9 救世主10终结者模式:团队0 爆破1 幽灵2 歼灭3 个人4 特殊5 突围6 挑战7 终结8 生化9 救世主10生化:团队0 爆破1 幽灵2 歼灭3 个人4 特殊5 突围6 挑战7 终结8 生化9 救世主10救世主:团队0 爆破1 幽灵2 歼灭3 个人4 特殊5 突围6 挑战7 终结8 生化9 救世主10[队友伤害]打开队友伤害搜1 关闭搜0[挑战零秒加弹]加完子弹搜索2 然后在没加子弹时搜索0 写2[挑战零秒关门]关门时候搜索2 然后在没关门时候搜索0 写2[无限遁地]站着的时候搜1610612803 蹲着的时候搜1610612802 写-1[幽灵显鬼]幽灵房搜1 其他搜0写0[狙击准星]开镜搜1 关镜搜0 写-1[全屏准星]狙击准星得出地址后转化为十进制减去4 写0[早出三秒]死了后不能动搜0，活着可以走动搜1 写1[人物自杀]活着搜0 死了搜1 写1[僵尸不退]生化搜5 个人竞技搜4 团队搜3 写4[切换背包]没开背包搜1 打开搜0 写0[锁定准星]1.拿狙搜1063675494 开镜搜0 写22.搜索4字节刀搜索29 警察手枪搜索16 匪徒的手枪搜索17 写-1[免疫闪光]没被闪搜0 被闪了搜1 写0[无限飞天]在梯子上搜1 下梯子搜0 写1[无限钻地]搜索201326658[无后坐力]1.刀搜索0 M16 搜索4006871 USP 搜索3984588 GLOCK-18 搜索4027842 写12.搜索1025758992 写1[单击点射]手枪3发子弹搜索1，单发搜索0 刀搜索0 写0[修改模式]1.救世主模式搜索8，歼灭模式搜索3，幽灵模式搜索2，团队搜索0 3.刀战搜索1 手枪战搜索2 狙击战搜索3[修改模式]刀战搜索1 手枪战搜索2 狙击战搜索3[去除准星]死亡搜索1，复活搜索后0 写1[去除天空]生化实验室搜索68 生化金字塔搜索70 死亡隧道搜索196 生化沙漠搜索195 守望之城搜索67 运输船搜索195 椰岛之颠搜索197 13号地区搜索196 生化港口搜索196 黑色城镇搜索69 刀站搜索197 写1000[瞬间转换]1.搜索1011878402.x坐标出生搜未知左移搜减少右移搜增加y坐标出生搜未知后移搜减少前移搜增加z坐标在梯子中间搜未知往上爬搜增加往下搜减少[修改模式]救世主模式搜索8，歼灭模式搜索3，幽灵模式搜索2，团队搜索0[二倍飞天]游戏中搜索201326658 退出游戏到房间搜0 写-1[零秒换弹]换子弹后搜索2 退出游戏到房间搜0 写0[刷无线电]可以发无线电搜索2 出现红字搜索0 写2[内存透视]团队按insert两下出来人物名称后搜索1 生化搜0 写1[无视墙体]对着新手练习里的墙搜索1113587712 写3231711232[无限子弹]搜索子弹数量写9999999 自慰[自动喊话]搜索按F5/F6/F7/F8自动喊话的内容（在CF的设置里）写入文本数据然后模拟按键[武器地址]主武器搜0 副武器搜1 刀搜2 雷搜3 写0锁定枪，可以遍历出秒杀飞刀等功能[无限CF点]搜索目前CF点数值随便买个东西搜买完东西后的数值写99999999 自慰[无限GP点]搜索目前GP点数值随便买个东西搜买完东西后的数值写99999999 自慰[无限HP血]HP为100时，搜100，然后让同伴给自己开一枪（千万别打死，特别注意）然后剩下多少HP再打入这个数值再次搜索把范围越弄越小再用急救包加30血（确保自己加血前HP低于70 不能加满否则搜不到）然后再搜加血后的HP 写999999999[幽灵隐身]幽灵模式隐身搜索0 不隐身搜索1 写0[枪放大镜]能放大的枪搜1，不能搜0 写1[隐身无敌]房间搜0 游戏中搜1 写0[无限暴走]生化开暴走搜1 暴走时间过后搜0 写1[免费会员]会员号进游戏反复搜1 非会员反复搜0 写1[地图透视]进图后搜索508 写509开写508关[免费人物]潘多拉搜11海豹突击队搜10救世主搜9刀锋搜8灵狐者搜7夜玫瑰搜6飞虎队搜5猎狐者搜4赛斯搜搜3奥摩搜搜2斯袄特搜1[武器代码]MA410101COLT19110201M7000301MP50401AK-471001MP72801 Steyr AUG A11101AWM1201 PSG-11301K1 1501K2 2201XM10141401P901601M601701 AWM1201 PSG-11301XM10141401P901601UZI2101 DRAGUNOV2301 2601 SG5522401M162501AK742701 FAMAS2901XM83001 Micro-GALJL3201 Anaconda3301SCAR Heavy3401 SPAS-123601M4A1-B3801MP5-B3901AK-47-B4001 Steyr AUG A1-B4101 AWM-B4201 Desert Eagle-B4301SG552-B4401G36K3101 4601 AWM-a4701 SCAR-Heavy4801xm8-b4901AK-74-B5101 FAMAS-B5201 QBZ955301 QBZ95-B5401AK-47-A5501 Desert Eagle-A 5601SG552-A5701雷蛇冲锋枪5801 QBZ95-A6101 6104N946601MP5-A6701喷子6801新狙击6901M4A1-S6004Steyr AUG A1-A 6201 6204PSG-16301 6304黄金沙鹰6401 6404 7701 RPK机关枪6501 6504 XM1014-A6801 6804黄金XM8-A7001 7004M4会员7101瞄准镜M47201黑金枪7301军用铁锹7401黄金AK-477801 5901 196 黄金M4A1 249粉红M4 666粉红狙击667玫瑰斧头762斧头3501可保存M4A1-A (7天4501消音(180天)4504M90501 USP手枪1801P228手枪1901 DesertEagle手枪2001 GLOCK-18手枪3701手雷0701闪光0801烟雾0901 蓝色烟雾弹7901 黄色烟雾弹8001 福字手雷7501 红色烟雾弹7601。
基于模式搜索法改进单桩极限承载力灰色预测模型论文
基于模式搜索法改进的单桩极限承载力灰色预测模型摘要：根据拉格朗日中值定理建立了变权背景值构造形式，背景值权值采用具有全局寻优能力的模式搜索法求解，工程实例应用结果显示基于模式搜索法改进的单桩极限承载力灰色预测模型提高了预测精度，具有更好的工程应用价值。
abstract： according to the lagrange’s mean value theorem， the paper established variable weight background value structure form. the background value right value uses pattern search method of global optimization ability to solve， engineering example application results show that the improved single pile limit bearing capacity grey forecasting model based on pattern search method improves the accuracy of the predictions， and has better applied value in engineering.关键词：极限承载力；灰色预测模型key words： ultimate bearing capacity；grey forecasting model中图分类号：tu71 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2012）32-0094-020 引言目前应用最广泛的是单桩极限承载力非等步长灰色预测模型，但是该模型是以紧邻均值为背景值进行参数估计的，这就造成了该模型的白化方程和灰微分方程达不到统一，因此根据拉格朗日中值定理提出了变权背景值构造形式，并采用具有全局寻优能力的模式搜索法求解背景值构造中的权值，建立基于模式搜索法改进的单桩极限承载力灰色预测模型。
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Pattern Search Method
社科李达0903班 李旭彪
指导老师： 彭豪
直接搜索算法(简称为直接法)在迭代过程中要 利用函数值信息，适用于变量较少、目标函 数结构比较复杂或梯度不易计算的情形。常 见的直接法有坐标轮换法射、模式搜索算法、 Nelder-．Mead单纯形调优算法
• 模式搜索法是一种解决最优化问题的直 接方法，在计算时不需要目标函数的导 数，所以在解决不可导的函数或者求导 异常麻烦的函数的优化问题时非常有效。
寻找某个曲面的最低点，或者形 象的说，相当于从一座山岭的某 处出发，设法走到附近某一盆地 的最低点。
如果能找到一条山谷，沿山谷而行是最好的方法。
模式搜索法是对当前搜索点按固定 模式和步长探索移动(exploratory moves)，以寻求可行下降方向(非最 速下降方向)的直接搜索法．迭代过 程只要找到相对于当前点的改善点， 则步长递增，并从该点开始进入下一 次迭代；否则步长递减，在当前点继 续搜索．
Compass Search
探索移动+模式移动
模 式 搜 索 算 法Fra bibliotek模式搜索的发展
Hooke-Jeeves（霍克和乔维斯）在1961年提出了原始的模式 搜索算法，1997年由Torczon将其加以推 广，引入模式矩阵 的概念(包括基本矩阵和生成矩阵)，提出了GPS算法，并证明 了它关 于无约束最优化问题的收敛性。1999年，Lewis和 Torczon结合正基的性质将GPS算法推广到盒式约束的情形， 进而于2000年推广到有限个线性约束的情形，证明了由这种 算法产生的迭代收敛到问题的稳定点。这种推广主要是要求模 式矩阵必须包括可行域边界附近任意可行点处切锥的生成元。 2001年，Audet和Dcnnis结合过滤的步长接受标准分析研究 GPS算法关于求解广义的混合变量优化问题，并由Mark Aaron Abramson于2002年 将其推广到一般非线性混合变量 的优化问题，得到了一系列的收敛性证明。近年来，模 式搜 索算法与其他方法相结合，一定程度上克服了其在接近稳定点 时不成功的迭代增加 从而使搜索进程变慢的缺陷。例如，在 模式搜索中引入单纯形导数，根据它的信息对搜 索方向进行 编号；利用拟牛顿法中近似计算的Hessian阵作为模式搜索算 法中的一组方向集，以及蚁群算法在模式搜索中的应用等。
模式搜索的应用
• 基于模式搜索的导弹目标分配方法研究 • 重力式抗滑挡墙最优截面的模式搜索法
• 基于模式搜索算法的电力系统机组组合 问题