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在设计一个控制系统时，往往需要对一些自由参数进行优化以达到预期目的。由于其目标函数通常是非二次型函数，很复杂，难以求其梯度，因此只能采用直接优化算法。到目前为止，Powell考虑法（即方向加速法）是直接优化算法中最有效的方法。然而，由于它是在研究具有正定矩阵α的几元二次函数的极小化问题时形成的，即在不求梯度的前提下，通过迭代逐次构造出α的共轭方向，从而找到最小点。当目标函数f（x）为非二次函数时，Powell算法的收敛速度大为减低。针对这种情况，该文详细研究了Powell算法的运行过程，推导出一个特别适用于非二次函数的有效算法－－既定方向搜索法，并给出大量运算实例。（本刊录）