(به : ) یا روش سیمپلکس سراشیبی، یک روش عددی رایج در پیدا کردن کمینه یا بیشینه یک تابع هدف در فضای چند بعدی می‌باشد. این یک (بر اساس مقایسه عملکرد) است و اغلب برای مشکلات غیرخطی است که مشتقات آن ممکن است مشخص نباشد، استفاده می‌شود. با این حال، تکنیک Nelder-Mead یک روش جستجوی اکتشافی است که می‌تواند به نقاط غیر ثابت، در مورد مسائلی که می‌توان با روشهای جایگزین حل گردد، همگرا شود. 
 روش نلدر-مید توسط جان نلدر و راجر مید در سال ۱۹۶۵ پیشنهاد شد، که به عنوان توسعه ای از روش Spendley و همکاران بود. 
 در این روش از مفهوم استفاده شده‌است، که یک ویژه با راس در یک بعدی می‌باشد. نمونه‌هایی از عبارتند از: یک پاره خط بر روی یک خط، یک مثلث در صفحه، یک در فضای سه بعدی و غیره.
 هنگامی که تابع هدف به نرمی تغییر می‌کند و یکتا می‌باشد، این روش یک بهینه‌سازی محلی برای یک مسئله با متغیر را تقریب می‌کند. پیاده‌سازی‌های معمولی توابع را به حداقل می‌رسانند، یا با به کمینه کردن ، را بیشینه می‌کنند.
 به عنوان مثال، در یک پل تعلیق مهندس باید انتخاب کند که هر بند، کابل و اسکله چقدر ضخیم باشد. این عناصر به هم وابسته هستند، اما تجسم تأثیر تغییر هر عنصر خاص کار ساده ای نیست. شبیه‌سازی چنین ساختارهای پیچیده‌ای از لحاظ محاسباتی اغلب پر هزینه بوده و احتمالاً ساعت‌ها برای اجرای آن طول می‌کشد. روش Nelder-Mead، در نوع اصلی نیاز به بیش از دو ارزیابی در هر تکرار ندارد، به جز عملیات منقبض شدن که در ادامه شرح داده شده‌است، که در مقایسه با برخی دیگر از روش‌های بهینه‌سازی جستجوی مستقیم، مورد توجه است. با این حال، مجموع تعداد تکرارها، ممکن است از حد مطلوب پیشنهادی بیشتر باشد.
 روش نلدر – مید در یک مسئله بعدی، مجموعه از نقطه آزمایشی که به صورت است را در نظر می‌گیرد. سپس به منظور پیدا کردن یک نقطه آزمایشی جدید و جایگزینی یکی از نقاط آزمایشی قدیمی با مورد جدید، رفتا تابع مورد نظر در هر نقطه آزمایشی، مورد بررسی قرار می‌گیرد و سپس این روش ادمه پیدا می‌کند. ساده‌ترین رویکرد جایگزینی بدترین نقطه، از لحاظ مقدار، با یک نقطه منعکس شده، از طریق نقطه باقی مانده می‌باشد. اگر این نقطه منعکس شده بهتر از نقطه فعلی باشد، می‌توانیم کشیدگی را در امتداد این خط امتحان کنیم. از طرفی دیگر، اگر این نکته جدید بهتر از مقدار نقطه قبلی نباشد، در واقع ما در یک دره قدم می‌گذاریم، بنابراین را در جهت بدست آوردن یک نقطه بهتر منقبض می‌کنیم. توضیح شهودی الگوریتم از "دستور العمل‌های عددی": 
 بر خلاف روش‌های بهینه‌سازی مدرن، روش اکتشافی نلدر-مید می‌تواند به یک نقطه غیر ثابت همگرا شود، مگر اینکه این ممسئله شرایط قوی تری از آنچه برای روش‌های نوین لازم است را برآورده کند. بهبودهای جدیدی بر روش اکتشافی نلدر-مید از سال ۱۹۷۹ شناخته شده‌است. 
 بسته به ماهیت واقعی مسئله حل شده، تغییرات زیادی وجود دارد. یک نوع رایج از یک سیمپلکس کوچک با اندازه ثابت استفاده می‌کند که تقریباً از جهت شیب پیروی می‌کند. این روش همچنین به عنوان شناخته می‌شود.
 
 هدف ما به حداقل رساندن تابع می‌باشد، جایی که . نقاط آزمایشی فعلی ما هستند.
 با توجه به مقادیر تابع در رئوس:
 محاسبه ، که همه نقاط به جز می‌باشد.
 
 
 
 
 
 
 
 
 : ، ، و ضرایب بازتاب، گسترش، انقباض و کوچکی هستند. مقادیر استاندارد ، ، و هستند.
 برای ، از آن زمان که راس با ارزش بالاتر در بین رئوس است، می‌توان انتظار داشت که در بازتاب، مقدار کمتری داشته باشد که توسط همه راسها جز در طرف مخالف شکل گرفته‌است.
 برای ، اگر نقطه بازتاب کمینه جدید در بین رئوس باشد، می‌توان انتظار داشت که مقادیر جالبی را در طول مسیر از به پیدا کنیم.
 در مورد ، اگر باشد، می‌توان انتظار داشت که یک مقدار بهتر در بین سیمپلکس تشکیل شده توسط همه راسها باشد.
 در نهایت، یک مورد نادر است، که انقباض از بزرگترین نقطه ای که افزایش می‌یابد، اتفاق می‌افتد. اتفاقی که نمی‌تواند به اندازه کافی نزدیک به یک حداقل غیر تکین رخ دهد. در این صورت در انتظار یافتن دورنمایی ساده‌تر انقباض می‌یابد که به پایین‌ترین نقطه می‌رسیم. با این حال، نش اشاره می‌کند که با دقت محدود عددی گاهی اوقات نمی‌تواند در کوچک کردن سیمپلکس عمل کند، و بررسی ای را انجام داد که اندازه در واقع کاهش یافته‌است. 
 سیمپلکس اولیه بسیار مهم است. در واقع، یک سیمپلکس اولیه خیلی کوچک می‌تواند به جستجوی محلی منجر شود، در نتیجه NM می‌تواند به راحتی جوابگو نباشد؛ بنابراین این سیمپلکس باید بستگی به ماهیت مسئله داشته باشد. با این حال، مقاله اصلی سیمپلکس ای را پیشنهاد می‌کند که یک نقطه اولیه به عنوان داده می‌شود، همراه با نقاط دیگر که با یک گام ثابت در طول هر بعد تولید می‌شود؛ بنابراین روش به مقیاس متغیرهای که را تشکیل می‌دهد، حساس است.
 معیارهایی برای شکستن چرخه تکراری لازم است. نلدر و مید از انحراف استاندارد برای مقادیر تابع، به ازای سیمپلکس فعلی استفاده کردند. اگر مقادیر تابع کوچکتر از یک مقدار معین گردد، چرخه متوقف می‌شود و پایین‌ترین نقطه در سیمپلکس به عنوان یک نقطه بهینه پیشنهادی بازمی‌گردد. توجه داشته باشید که یک تابع بسیار «مسطح» ممکن است مقادیر عملکرد تقریباً برابر با یک دامنه بزرگ داشته باشد، به طوری که جواب به مقدار تلرانس حساس خواهد بود. نش آزمایشی برای shrinkage به عنوان یکی دیگر از معیارهای خاتمه اضافه می‌کند. توجه داشته باشید که برنامه‌ها خاتمه می‌یابند، در حالی که تکرارها ممکن است همگرا شوند.
{"title": "روش نلدر-مید", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%D8%B1%D9%88%D8%B4_%D9%86%D9%84%D8%AF%D8%B1-%D9%85%DB%8C%D8%AF&oldid=30652483", "language": "fa"}