Nelder-Mead单纯形算法

Nelder-Mead单纯形算法是一种无约束优化算法，它的主要思想是通过不断更新一个凸多面体（也称为“单纯形”）的顶点来逼近最优解。该算法的基本步骤包括初始化单纯形、对单纯形进行排序、计算单纯形重心、尝试反射、扩展、收缩和压缩等操作，直到满足终止条件为止。

该算法的优点在于它不需要计算梯度，因此可以处理非光滑或高度非线性的目标函数。但它也存在一些缺点，例如容易陷入局部最优解、收敛速度较慢等。因此，在实际应用中需要结合具体问题进行调参并进行适当的改进。