一维搜索优化方法----黄金分割法

黄金分割法的python实现

针对一维优化问题，如果一元函数是次数比较低的简单函数，可以直接使用一阶导数等于0来求解最小值。当一元函数为高次复杂函数，且一阶导数的次数仍然较高，难以求解，则需要采用数值迭代的方法求近似解。本文针对一维搜索方法中的黄金分割法进行介绍。

例题

请用黄金分割法求$f(x)=x(x+2)$的极小值点，给定收敛精度1e-5

（1）步骤1:进退法确定搜索区间

主要目的在于确定单峰区间

注：图来源于《优化设计》-杨挺

import sympy as sp
from sympy import *

# 构造函数表达式并绘图
def get_function_expression(show=True):
    x = sp.symbols('x'