华罗庚的优选法是什么东西？

华罗庚的优选法具体指什么？~

优选法,是指研究如何用较少的试验次数，迅速找到最优方案的一种科学方法。例如：在现代体育实践的科学实验中，怎样选取最合适的配方、配比；寻找最好的操作和工艺条件；找出产品的最合理的设计参数，使产品的质量最好，产量最多，或在一定条件下使成本最低，消耗原料最少，生产周期最短等。把这种最合适、最好、最合理的方案，一般总称为最优；把选取最合适的配方、配比，寻找最好的操作和工艺条件，给出产品最合理的设计参数，叫做优选。也就是根据问题的性质在一定条件下选取最优方案。最简单的最优化问题是极值问题，这样问题用微分学的知识即可解决。
实际工作中的优选问题 ，即最优化问题，大体上有两类：一类是求函数的极值；另一类是求泛函的极值。如果目标函数有明显的表达式，一般可用微分法、变分法、极大值原理或动态规划等分析方法求解（间接选优）；如果目标函数的表达式过于复杂或根本没有明显的表达式，则可用数值方法或试验最优化等直接方法求解（直接选优）。
优选法是尽可能少做试验，尽快地找到生产和科研的最优方案的方法,优选法的应用在我国从70年代初开始，首先由我们数学家华罗庚等推广并大量应用,优选法也叫最优化方法。
知道了吧!

就是0.618法。比如1~2之间，第一点是1+0.618，第二点是2-0.618，如此算下去。
0.618法又称黄金分割法，是优选法的一种。是在优选时把尝试点放在黄金分割点上来寻找最优选择。
0.618法是美国数学家Jack Kiefer于1953年提出，我国著名数学家华罗庚于20世纪60、70年代对其进行简化、补充，并在我国进行推广，目前广泛应用于各个领域。
两个数a、b间的黄金比例φ满足：
找到φ值的一种方法是从左分数开始。通过简化分数，并在上式中用b/a=1/φ替换，得：
因此，有：
两边同时乘以φ，得到：
即：
使用二次公式，得到上述方程的两个解为：


由于φ是两个数之间的比例，必为正数，所以取值为1.6180339887...。

扩展资料：
0.618法是一种区间消去法。是对单峰函数，取搜索区间长度的0.618(黄金分割数的近似值)倍，按对称规则进行搜索的方法。每次的试验点均取在区间的0.618(从另一端看是0.382=1-0.618)倍处。它以不变的区间缩短率0.618，代替斐波那契法中每次不同的缩短率。
当n→∞时，0.618法的缩短率约为斐波那契法的1.17倍，故0.618法也可以看成是斐波那契法的近似。0.618法实现起来比较方便，效果也比较好，也是优选法中进行单因素试验常用的方法。
同时也是单因素试验设计最常用的方法。已知某试验因素有一个确定了范围的取值域〔a，b〕，0.618法就是先在此区间的0.618处取值，作第一次试验; 然后在0.618的对称点0.382处取值，作第二次试验;比较两次试验的结果。
去掉交差点以外的试验因素取值区间，然后在余下的较好试验点的对称点处取值，作第三次试验，再次比较两试验结果，再去掉差点以外的试验因素取值区间，逐步缩小试验范围，找到最佳试验点，确定该因素的最佳取值。
参考资料：百度百科-0.618法

优选法,是指研究如何用较少的试验次数，迅速找到最优方案的一种科学方法。例如：在现代体育实践的科学实验中，怎样选取最合适的配方、配比；寻找最好的操作和工艺条件；找出产品的最合理的设计参数，使产品的质量最好，产量最多，或在一定条件下使成本最低，消耗原料最少，生产周期最短等。把这种最合适、最好、最合理的方案，一般总称为最优；把选取最合适的配方、配比，寻找最好的操作和工艺条件，给出产品最合理的设计参数，叫做优选。也就是根据问题的性质在一定条件下选取最优方案。最简单的最优化问题是极值问题，这样问题用微分学的知识即可解决。
实际工作中的优选问题 ，即最优化问题，大体上有两类：一类是求函数的极值；另一类是求泛函的极值。如果目标函数有明显的表达式，一般可用微分法、变分法、极大值原理或动态规划等分析方法求解（间接选优）；如果目标函数的表达式过于复杂或根本没有明显的表达式，则可用数值方法或试验最优化等直接方法求解（直接选优）。
优选法是尽可能少做试验，尽快地找到生产和科研的最优方案的方法,优选法的应用在我国从70年代初开始，首先由我们数学家华罗庚等推广并大量应用,优选法也叫最优化方法。

华罗庚提出的双法：优选法和统筹法，开辟了我国项目管理的新领域，后来被奉为我国项目管理研究的开端。现在在国内，课堂上讲项目管理，必提优选法和统筹法，

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