模式搜尋法是一種最佳化算法，主要用於解決有多個自變數參與的最最佳化問題。它是在1961年由Hooks和Jeeves提出的。這種方法通過交替進行軸向移動和模式移動來尋找最優解。
基本步驟如下：
確定初始解：首先需要一個初始解X0，這個解的選擇對最終的計算結果有很大影響。
確定基向量：用於指定搜尋方向，例如，對於兩個自變數的問題，基向量可以是按照十字方向設定的。
確定搜尋步長：這將決定算法的收斂速度和全局搜尋能力。
算法的核心在於軸向移動和模式移動兩個步驟：
軸向移動：從某個點出發，依次沿坐標軸方向進行定步長的探測性搜尋，目的是探測下降的有利方向。
模式移動：沿著軸向移動探測到的有利方向進行加速運動，目的是更快地接近最優解。
模式搜尋法在處理最最佳化問題時，能夠有效地在多維空間中尋找最優解，特別是在處理具有大量自變數的問題時表現出色。它的優點包括能夠處理非線性、非凸的問題，並且不需要目標函式的梯度信息。然而，它也存在一些缺點，如可能陷入局部最優解，且對於一些特定類型的問題可能不是最有效的解決方法。