内容概要：本文详细介绍了利用Matlab Simulink搭建永磁同步电机(PMSM)效率优化模型的方法。具体涵盖了三种不同的优化方法：基于场定向控制(FOC)的进退法和黄金分割法，以及基于直接转矩控制(DTC)的最小损耗(LMC)模型。每种方法都有详细的代码实现和技术要点解析，如进退法中的自适应电流步长调整、黄金分割法的高效寻优路径、DTC中的三维查表损耗模型等。此外，还提供了许多实用技巧，如Simulink Fast Restart功能的应用、Solver Profiler的使用等。 适合人群：对电机控制有一定基础的研究人员和工程师，特别是那些希望深入了解并掌握PMSM效率优化方法的人群。 使用场景及目标：适用于需要进行PMSM效率优化的实际项目中，帮助工程师们提高电机控制系统的设计水平，优化系统性能，降低能耗。通过实际案例和代码实现，使读者能够快速上手并在实践中应用。 其他说明：建议使用Matlab 2020b及以上版本，以便充分利用最新的电机控制工具箱和其他相关功能。文中提供的代码片段可以直接用于Simulink模型中，方便快捷地实现各种优化方法。

本人作品，用进退法求函数单峰区间和在单峰区间求极小值的两部现在用着个程序 只需一步就到位

多维进退-黄金分割法 用进退法确定区间 黄金分割法求极值

进退法C++程序，不同函数直接在程序中换就好了，实测无误。本人学生找的计算机学院的同学帮忙做的程序，实验课试过了绝对没有问题的

最优化算法python实现篇（1）——进退法算法简介算法适用问题python实现示例运行结果 算法简介 进退法的用途是为一维极值优化问题寻找到一个包含极值的单峰区间，即从一点出发，试图搜索到使函数呈现“高-低-高”的三点，从而得到一个近似的单峰区间。 算法适用问题 凸优化问题，即目标函数为凸函数，若不是凸函数，则搜索到的单峰区间依赖初始值的选择，一般只能找到包含极值的单峰区间，而找不到包含最值的区间，即只能搜索到局部最优，而非全局最优。 python实现 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() class advance_retreat_met

在学习最优化的时候，会有进退法的学习，这里给出进退法的简易matlab程序，对于初学者会有帮助。

Fortran编写的进退法求最优步长，初学者适用