问题 这个优化算法叫什么？

我有一段未记录的代码，我必须理解它才能修复错误。调用以下方法 optimization 它应该找到一个非常复杂的函数的最大值 f。不幸的是，它在某些情况下失败了（即它到达“达到最大迭代次数”线）。

我已经尝试过编写一些单元测试，但这没什么用。

所以我想了解这个方法是如何工作的，以及它是否实现了一个特定的，众所周知的优化算法。也许我可以理解，如果它适合解决所需的方程式。

public static double optimization(double x1, double x2, double x3, Function<Double, Double> f, double epsilon) {
    double y1 = f.apply(x1);
    double y2 = f.apply(x2);
    double y3 = f.apply(x3);

    double a = (   x1*(y2-y3)+   x2*(y3-y1)+   x3*(y1-y2)) / ((x1-x2)*(x1-x3)*(x3-x2));
    double b = (x1*x1*(y2-y3)+x2*x2*(y3-y1)+x3*x3*(y1-y2)) / ((x1-x2)*(x1-x3)*(x2-x3));
    int i=0;
    do {
        i=i+1;

        x3=x2;
        x2=x1;
        x1=-1.*b/(2*a);

        y1=f.apply(x1);
        y2=f.apply(x2);
        y3=f.apply(x3);

        a = (   x1*(y2-y3)+   x2*(y3-y1)+   x3*(y1-y2))/((x1-x2)*(x1-x3)*(x3-x2));
        b = (x1*x1*(y2-y3)+x2*x2*(y3-y1)+x3*x3*(y1-y2))/((x1-x2)*(x1-x3)*(x2-x3));
    } while((Math.abs(x1 - x2) > epsilon) && (i<1000));
    if (i==1000){
        Log.debug("Max iteration reached");
    }
    return x1;
}

这似乎是一个连续抛物线插值。

其中一条线索是用极值位置代替最早的三个估计值，

    x3= x2;
    x2= x1;
    x1= -1. * b / (2 * a);

如果估计未达到极值配置（特别是在拐点处），则该方法可能失败。

从名字来看 epsilon，它似乎在一些可接受的epsilon错误中做了一些操作，就像做一些计算缩小结果，直到它变成 Math.abs(x1 - x2) < epsilon)，但最多只有1000次互动 - Eugene

如果你不明白这个函数是做什么的，看看它在哪里/怎么用，这可能会让你知道它应该做什么 - tkausl

代码显示了该功能的作用，您究竟要问什么？ - m0skit0

周围代码作为参数传递的值/函数 Function<Double, Double> f？ - deHaar

@tkausl我知道，它应该搜索最大值 f。我只是不明白怎么样它有效，如果 f 需要满足任何特定要求。 - Stanley F.

而已。如果函数是多模态的，那么这个方法也会失败，这在我的例子中。除了最大值之外，它还有一个极点，优化试图在某些情况下找到它（因此运行到无穷大）。 - Stanley F.

@StanleyF：幸运的是，使用浮点运算，达到无穷大并不需要永远;-) - Yves Daoust

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