一维搜索的分类
精确一维搜索：
1)区间收缩法 ；
2)函数逼近法；
非精确一维搜索：
1)Armijo准则；
2)Wolfe准则；
进退法
主要步骤:
① 已知搜索起点和初始步长；
② 然后从起点开始以初始步长向前试探，如果函数值变大，则改变步长方向；
③ 如果函数值下降，则维持原来的试探方向，并将步长加倍。
算法流程：
例题：
黄金分割法
对称原则：
x1-a=b-x2
保持缩减比例原则：
t=（新区间长度/原区间长度）不变。
优点： 不要求函数可微，除过第一次外，每次迭代只需计算一个函数值，计算量小，程序简单；
缺点：收敛速度慢；
例题：
详细迭代结果：
其他区间收缩法
- 成功-失败法
进退法推广 - Fibonacci（斐波那契）法
区间长度缩短率为Fibonacci数列 - 对分搜索法
取区间中点，并在中点两侧确定两个等距试探点 - 三点等间隔搜索法
区间3等分，取内部等分点为两个等距试探点
