求多维函数极值的一种算法，由Nelder和Mead提出，又叫单纯形算法，但和线性规划中的单纯形算法是不同的，由于未利用任何求导运算，算法比较简单，但收敛速度较慢，适合变元数不是很多的方程求极值，算法的基本思想如下：
给定n个特征，可以构造一个具有n+1个顶点的单纯形，初始化时需(n+1)*n维矩阵(看成是有n+1个顶点的单纯形) ，矩阵的每一行为n元向量，x0为第一行，xi=x0+r*ei，r为对问题的特征长度大小的估计值，ei为单位向量，x0可初始化为全为1的向量，即认为每个特征权重是相同的，然后选取其余的，在选取过程中，r可以取相同的值也可以取不同的值（r可以看作是对第i个特征权重的调整）  。
算法运行过程（以机器翻译中的rerank为例）：
 假定BLEU=f(特征的和)，对n+1个顶点（n维向量）分别计算BLEU值（取相反数），然后从中选出BLEU(相反数)最大，次大和最小的三个点，算法每次都是把其中的最大点对应的各权重进行调整，使其变小向最小点靠拢，调整完毕后，计算其对应的BLEU，再从这些BLEU中选出BLEU(相反数)最大，次大和最小的三个点，一直迭代下去，直到最高点到最低点的比率范围合适或达到最大迭代次数为止。
源码：
double famoeb(double x[],vector<double> feat)
{//计算所有特征*权重的和
 double y=0.0;
 for(int i=0;i<FeatNum;i++)
 {
  y+=x[i+1]*feat[i];
 }
 return y;
}
//单纯形算法
void amoeba(double p[],double y[],int mp,int np,int ndim,double ftol,int& iter)
{
 int i,j,ihi,inhi,mpts,nmax=20;
 double ypr,yprr,rtol,alpha=1.0;
 double beta=0.5;
 double gamma=2.0;
 int itmax=500;
 double pr[21],prr[21],pbar[21];
 mpts=ndim+1;
 iter=0;
 do
 {
  int ilo=1;
  if(y[1]>y[2])
  {
   ihi=1;
   inhi=2;
  }
  else
  {
   ihi=2;
   inhi=1;
  }
  for(i=1;i<=mpts;i++)
  {//寻找函数值中的最大，最小和次大值
   if(y[i]<y[ilo])
   {
    ilo=i;
   }
   if(y[i]>y[ihi])
   {
    inhi=ihi;
    ihi=i;
   }
   else
   {
    if(y[i]>y[inhi])
    {
     if(i!=ihi)
     {
      inhi=i;
     }
    }
   }
  }//结束寻找各种函数极值
  rtol=2.0*fabs(y[ihi]-y[ilo])/(fabs(y[ihi])+fabs(y[ilo]));//计算从最高点到最低点的比率范围，如合适则返回
  if(rtol<ftol)
  {
   erase(pbar,prr,pr);
   return;
  }
  if(iter==itmax)//如到了最大的迭代次数，则返回
  {
   cout<<"amoeba exceeding maximum iterations."<<endl;
   return;
  }
  iter=iter+1;//进行下一次迭代
  for(j=1;j<=ndim;j++)
  {
   pbar[j]=0.0;
  }
  for(i=1;i<=mpts;i++)
  {
   if(i!=ihi)
   {
    for(j=1;j<=ndim;j++)
    {
     pbar[j]=pbar[j]+p[(i-1)*np+j];
    }
   }
  }
  for(j=1;j<=ndim;j++)
  {
   pbar[j]=pbar[j]/ndim;
   pr[j]=(1.0+alpha)*pbar[j]-alpha*p[(ihi-1)*np+j];//求反射点
  }
  vector<int> BestNo;
  ChooseOneBest(pr,numSentences,alldata,StartEndIndices,BestNo);
  //开始计算BLEU值
  vector<pairnum> initialScore(N_gram);
  double referenceLength=0.0;//参考翻译总长度
  for(int k=0;k<numSentences;k++)
  {
   int sent=BestNo[k];//当前句子的最好候选翻译的序号
   for(int l=0;l<N_gram;l++)
   {
    initialScore[l].left+=alldata[sent].ngram_data[l].left;
    initialScore[l].right+=alldata[sent].ngram_data[l].right;
   }
   referenceLength+=alldata[sent].closest_length;
  }
  ypr=-BLEU(initialScore,referenceLength);//计算本轮lamda所对应的bleu
  if(ypr<=y[ilo])
  {//得到一个比最佳点稍好的结果，用gamma做一次外推
   for(j=1;j<=ndim;j++)
   {
    prr[j]=gamma*pr[j]+(1.0-gamma)*pbar[j];
   }
   vector<int> BestNo1;
   ChooseOneBest(prr,numSentences,alldata,StartEndIndices,BestNo1);
   //开始计算BLEU值
   vector<pairnum> initialScore1(N_gram);
   double referenceLength1=0.0;//参考翻译总长度
   for(int m=0;m<numSentences;m++)
   {
    int sent=BestNo1[m];//当前句子的最好候选翻译的序号
    for(int n=0;n<N_gram;n++)
    {
     initialScore1[n].left+=alldata[sent].ngram_data[n].left;
     initialScore1[n].right+=alldata[sent].ngram_data[n].right;
    }
    referenceLength1+=alldata[sent].closest_length;
   }
   yprr=-BLEU(initialScore1,referenceLength1);//计算本轮lamda所对应的bleu
   if(yprr<y[ilo])
   {//以扩张点prr作为新的单纯形中的点
    for(j=1;j<=ndim;j++)
    {
     p[(ihi-1)*np+j]=prr[j];
    }
    y[ihi]=yprr;
   }
   else
   {//以反射点pr作为单纯形中得点
    for(j=1;j<=ndim;j++)
    {
     p[(ihi-1)*np+j]=pr[j];
    }
    y[ihi]=ypr;
   }
  }
  else
  {//反射点不如最佳点，同次高点比较
   if(ypr>=y[inhi])
   {//反射点不如次高点，取一个中等程度低的点作一次一维收缩
    if(ypr<y[ihi])
    {
     for(j=1;j<=ndim;j++)
     {
      p[(ihi-1)*np+j]=pr[j];
     }
    }
    y[ihi]=ypr;
    for(j=1;j<=ndim;j++)
    {
     prr[j]=beta*p[(ihi-1)*np+j]+(1.0-beta)*pbar[j];
    }
    vector<int> BestNo2;
    ChooseOneBest(prr,numSentences,alldata,StartEndIndices,BestNo2);
    //开始计算BLEU值
    vector<pairnum> initialScore2(N_gram);
    double referenceLength2=0.0;//参考翻译总长度
    for(int s=0;s<numSentences;s++)
    {
     int sent=BestNo2[s];//当前句子的最好候选翻译的序号
     for(int t=0;t<N_gram;t++)
     {
      initialScore2[t].left+=alldata[sent].ngram_data[t].left;
      initialScore2[t].right+=alldata[sent].ngram_data[t].right;
     }
     referenceLength2+=alldata[sent].closest_length;
    }
    yprr=-BLEU(initialScore2,referenceLength2);//计算本轮lamda所对应的bleu
    if(yprr<y[ihi])
    {//以prr作为新单纯形中的点
     for(j=1;j<=ndim;j++)
     {
      p[(ihi-1)*np+j]=prr[j];
     }
     y[ihi]=yprr;//更新当前最高点出的函数值
    }
    else
    {//单纯性太大，缩小原来的单纯形
     for(i=1;i<=mpts;i++)
     {
      if(i!=ilo)
      {
       for(j=1;j<=ndim;j++)
       {
        pr[j]=0.5*(p[(i-1)*np+j]+p[(ilo-1)*np+j]);
        p[(i-1)*np+j]=pr[j];
       }
       vector<int> BestNo3;
       ChooseOneBest(pr,numSentences,alldata,StartEndIndices,BestNo3);
       //开始计算BLEU值
       vector<pairnum> initialScore3(N_gram);
       double referenceLength3=0.0;//参考翻译总长度
       for(int u=0;u<numSentences;u++)
       {
        int sent=BestNo3[u];//当前句子的最好候选翻译的序号
        for(int v=0;v<N_gram;v++)
        {
         initialScore3[v].left+=alldata[sent].ngram_data[v].left;
         initialScore3[v].right+=alldata[sent].ngram_data[v].right;
        }
        referenceLength3+=alldata[sent].closest_length;
       }
       y[i]=-BLEU(initialScore3,referenceLength3);//计算本轮lamda所对应的bleu
      }
     }
    }
   }
   else
   {//反射点好于次高点，以反射点pr作为单纯形中得点
    for(j=1;j<=ndim;j++)
    {
     p[(ihi-1)*np+j]=pr[j];
    }
    y[ihi]=ypr;
   }
  }
 }while(1);
}