對之前的優化設計的課做一些總結，也是自己對優化演算法的一些總結和感悟，這篇主要總結一下傳統單變數演算法，在下幾篇將會對一些傳統多變數以及智慧型優化演算法進行總結。
傳統的單變數主要有.進退法2.**分割法3.斐波那契法4.多項式近似法（牛頓法）5.多項式近似法（拋物線法）等。下面對上述方法原理簡單介紹一下。
進退法又名爬山法，可以說**於一種貪心的思想，設定初始步長以及初始值，當往更好的方向發展時，則增加步長更新位置，否則更新步長為-h/4，直至收斂。
**分割法既需要確定一定的區間，很明顯其的劣勢即必須尋找的極值需存在在事先確定的區間內，否則找不到極值。
斐波那契法與**分割法在原理上是類似的，只不過利用斐波那契數列的中的比值替代的**分割比。
牛頓法是假設函式可微，在x附近利用二次函式逼近fx，並根據極小值滿足函式導數為0從而得到函式極值。
拋物線法即假定函式上的三點構造二次拋物線函式每次更新區間直至逼近極值。
double advance_retreat(double h, double x0,double accuracy,int function_number)
else
}printf("極值點：%lf\n",x);
printf("極小值為：%lf\n",(function_select(function_number,x)));
return x;
}
double golden_section( double q,double a,double b,double accuracy,int function_number)
if((function_select(function_number,a))<(function_select(function_number,b)))
else
}
double *determine_the_interva(double *p,double x,double h0,int function_number)//用來確定**分割法區間選擇的函式
h=h0;
a=x-h;
while(function_select(function_number,a)x))
p[0]=a;
p[1]=b;
printf("利用區間選擇法為您所確定的初始區間為[%lf
%lf]\n",a,b);
return p;
}
void fibonacci(double accuracy,double a,double b,int function_number)
int n=i;//儲存滿足條件的下標代號
while(n>=2)
if((function_select(function_number,a))<(function_select(function_number,b)))
else
free(f);
}
printf("極值點：%lf",result[i-1]);
printf("極值為：%lf\n",(function_select(function_number,result[i-1])));
free(p);
free(result);
p=null;
result=null;}
else
if(function_select(function_number,x)>function_select(function_number,x2)&&(x>x2))
else
if(function_select(function_number,x)x>x2))
else
if(function_select(function_number,x)x
<=x2))
x=0.5
*((x2*x2-x3*x3)*function_select(function_number,x1)+(x3*x3-x1*x1)*function_select(function_number,x2)+(x1*x1-x3*x3)*function_select(function_number,x3))/((x2-x3)*function_select(function_number,x1)+(x3-x1)*function_select(function_number,x2)+(x1-x3)*function_select(function_number,x3));
}if((function_select(function_number,x))<(function_select(function_number,x2)))
else}
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