优化问题中的广义模式搜索算法的中期报告优化问题中的广义模式搜索算法是一种基于搜索的优化算法，旨在找到问题的最优解。在中期报告中，我们将介绍算法的背景，目标和方法以及目前的进展。##背景优化问题是现实生活中许多领域中都会遇到的问题，例如机器学习、工程设计等。这些问题通常需要在给定的约束条件下最大化或最小化一个目标函数。广义模式搜索算法是一种搜索算法，它模拟了漫游的过程，以寻找优化问题的最优解。通过模拟这个过程，算法逐渐改进搜索方向，最终找到最优解。##目标和方法该项目的目标是实现广义模式搜索算法，并将其应用于解决优化问题。我们计划使用Python来编写算法，并使用模拟数据来测试算法的效果。我们将使用以下步骤来实现广义模式搜索算法：1.初始化参数：初始化搜索区域的大小、搜索步长、搜索方向等参数。2.随机采样：从搜索区域内生成随机种子点，并计算目标函数值。3.扩展搜索空间：通过向随机种子点附近的方向进行扩展，例如向左或向右，直到找到一个更优的目标函数值。4.更新搜索方向：根据当前搜索方向和前一步的搜索方向更新搜索方向。5.停止条件：通过比较连续多次迭代的目标函数值，确定算法是否停止。##进展目前，我们已经完成了算法的前三个步骤：初始化参数、随机采样和扩展搜索空间。我们已经能够生成随机搜索点，并通过扩展来找到更优的目标函数值。接下来，我们将继续实现更新搜索方向和确定停止条件的步骤，以完成算法的实现和测试。我们还计划使用多个测试函数来测试算法，以确定其在不同问题上的性能。