该方法一次搜索一维，因此每次迭代只对一个变量进行优化。从图中可以看出，搜索从示例中的初始猜测即(1，-5)开始，并通过在x和y维中间歇地优化函数来达到最小，直到达到 络最优。通过选择搜索方向向量为[1，0]和[0，1]对x和y坐标进行间歇优化。该方法不完全准确，但结果令人满意。可以改变收敛准则以获得更高的精度。
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该方法一次搜索一维，因此每次迭代只对一个变量进行优化。从图中可以看出，搜索从示例中的初始猜测即(1，-5)开始，并通过在x和y维中间歇地优化函数来达到最小，直到达到 络最优。通过选择搜索方向向量为[1，0]和[0，1]对x和y坐标进行间歇优化。该方法不完全准确，但结果令人满意。可以改变收敛准则以获得更高的精度。
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