专业应用实习报告如何写？( 四 )
实习的第一阶段主要以了解最优化方法的发展脉络，加强对最优化方法与理论的掌握 。在此主要参考了袁亚湘等人编写的《最优化理论与方法》 。
从中我了解到最优化理论与方法是一门应用型很强的年轻学科，他研究某些数学上定义的问题的最优解，即对于给出的实际问题，从众多的方案中选出最优方案 。
最优化可以追溯到十分古老的极值问题，公元前500年古希腊在讨论建筑美学中就已发现了长方形长与宽的最佳比例为1 。618，称为黄金分割比 。其倒数至今在优选法中仍得到广泛应用 。在微积分出现以前，已有许多学者开始研究用数学方法解决最优化问题 。例如阿基米德证明：给定周长，圆所包围的面积为最大 。这就是欧洲古代城堡几乎都建成圆形的原因 。但是最优化方法真正形成为科学方法则在17世纪以后 。17世纪，I 。牛顿和G 。W 。莱布尼茨在他们所创建的微积分中，提出求解具有多个自变量的实值函数的最大值和最小值的方法 。以后又进一步讨论具有未知函数的函数极值，从而形成变分法 。这一时期的最优化方法可以称为古典最优化方法 。第二次世界大战前后，由于军事上的需要和科学技术和生产的迅速发展，许多实际的最优化问题已经无法用古典方法来解决，这就促进了近代最优化方法的产生 。
然而，他成为一门独立的学科是在本世纪40年代末，是在1947年的Dantzig提出求解一半线性规划问题的单纯性方法之后 。现在，解线性规划，非线性规划以及随机规划，非光滑规划，多目标规划，几何规划等各种最优化问题的理论的研究发展迅速，新方法不断出现，实际应用日益广泛，在电子计算机的推动下，最优化理论与方法在经济计划，工程设计，生产管理，交通运输等方面得到了广泛的应用，成为一门十分活跃的学科 。
在了解最优化方法的发展脉络后，我学习了一维搜索的理论与方法 。了解到，一维搜索，又称线性搜索，就是指单变量函数的最优化 。他是多变量函数最优化的基础 。实际上是（n个变量的）目标函数f（x）在一个规定的方向上移动所形成的单变量优化问题，也就是所谓的线性搜索或一维搜索技术 。由于在实际计算中，理论上精确地最有步长银子一半不能求到 。求几乎精确地最有步长因子与花费相当大的工作量 。因而花费计算量较少的不精确一维搜索日益受到人们的青睐 。
一维搜索的主要结构如下，首先确定包含问题最优解的搜索区间，再采用某种分割技术或差值方法缩小这个区间，进行搜索求解 。0 。618法和Fibonacii法都是分割方法 。起基本思想是通过取试探点和进行函数值的比较，使包含极
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