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其核心思想来源于数学上的黄金分割比例（约0.618），通过每次按此比例缩小搜索区间，逐步逼近最优点。 该方法不依赖函数的导数，因此适用于不可导或导数难以求取的函数优化。
算法原理与步骤 0.618法的实施基于以下步骤：确定初始区间：首先需要明确一个包含最优点的单峰区间 ([a, b])。 区间收缩：根据比较结果，舍弃不包含最优点的子区间，保留新区间。
迭代收敛：重复以上步骤，直至区间长度小于预设精度，此时区间内的任意点均可作为最优点的近似。 该方法每次迭代可将搜索区间缩短约38.2%，具有线性收敛速度，且计算简单、稳定性高。