
【电】 golden section search
gold
【经】 gold
branch; dismember; partition; segment; segmentation
【计】 deleave; fragmenting; partitioning; sectioning; seg
【化】 breaking
【计】 find; seek; seeking
黄金分割查找(Golden Section Search)是一种基于黄金分割比例(≈0.618)的单变量函数极值搜索算法,常用于连续区间内的单峰函数优化问题。该算法通过逐步缩小搜索区间,以黄金分割点为基准进行对称取值与比较,最终逼近极值点。
数学原理
黄金分割比例 $phi = frac{sqrt{5}-1}{2} approx 0.618$ 是算法的核心参数。设初始区间为 $[a,b]$,算法每次迭代生成两个对称点:
$$x_1 = a + (1-phi)(b-a)$$
$$x_2 = a + phi(b-a)$$
通过比较$f(x_1)$与$f(x_2)$的函数值,舍弃非极值区间,保留包含极值的子区间,逐步缩小区间范围。
算法优势
相较于二分查找法,黄金分割查找在每次迭代中仅需计算一次新函数值(保留一个旧点),时间复杂度为$O(log_{1/phi}n)$,具有更高的计算效率。
中文术语 | 英文术语 |
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黄金分割查找 | Golden Section Search |
单峰函数 | Unimodal Function |
收敛速度 | Convergence Rate |
“黄金分割查找”通常指一种基于黄金分割比例(约0.618)的优化算法,主要用于单变量函数在区间内寻找极值点(极大值或极小值)。其核心思想是通过逐步缩小搜索区间,高效逼近最优解。以下是详细解释:
黄金分割比例
比例常数 $phi = frac{sqrt{5}-1}{2} approx 0.618$,满足 $phi = 1 - phi$。每次迭代按此比例将区间分为两部分。
初始区间选择
需确保目标函数在区间内是单峰的(即仅有一个极值点)。
迭代缩小区间
假设在区间 $[0, 10]$ 中寻找函数 $f(x)$ 的极小值:
如果需要具体代码实现或数学证明,可进一步说明需求。
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