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第三章一维搜索法，第一节一维搜索的概念，第二节搜索区间的确定和第三节区间消去法的原理，第三节一维搜索的探索法，第四节黄金分割法，一维搜索的插值法，第一节一维搜索的概念，用数学规划法求多元函数的极值点时， 一系列的迭代计算通常以下列格式进行：当给定方向时，寻找最佳步长是一维函数的极值问题。 这个过程被称为一维搜索。一维搜索是优化搜索方法的基础。f(x(k1)=min . f(x(k)s(k)=f(x(k)(k)s(k)，一元函数的极小点可用解析法求解。上述公式求的极值，即求的导数为零。然后，数值解的基本思想是：首先确定搜索区间，然后根据区间消去法的原理不断缩小这个区间，从而得到数值近似解。在函数关系复杂、推导困难的情况下，解析解难以实现。在实际优化设计中，数值解的应用更有效，更适合计算机的运行特点。一维搜索也称为线性搜索。该方法不仅对解决一维优化问题具有现实意义，而且是解决多维优化问题的重要支柱。一维搜索一般分为两个步骤：(1)确定初始搜索区间a，b，它应该是包括一维函数的最小点的单谷区间。(2)在单谷区间a，b，通过缩小区间找到最小点。第二节搜索区间的确定和区间消去法原理。1.搜索区间确定的外推。1.单谷(峰)间隔。给定区间内只有一个谷值(或唯一最小值)的函数称为单谷函数，其区间称为单谷区间。函数值：“大-小-大”，图：“高-低-高”，在单谷区间可以找到一个最小值点。描述：在单谷区间内，函数可以有不可微点或不连续函数；(2)外推方法，基本思想：对于任何初始点和初始步长，通过比较这两点的函数值来确定第三点的位置，并比较这三点的函数值来确定它是否是“高-低-高”的形式。步骤：1)选择初始点a1，初始步骤h=h0，计算y1=f(a1)和y2=f(a1 h)，2)比较y1和y2；a)如果y1y2向右前进，增加步长h=2h0，并向前转动(3)；b)如果y
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