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简化分批法是一种解决最优化问题的算法，它具有解决时间充分长、计算量大、可以去求极值的特点。简化分批法的适用范围是以目标函数（或代价函数）为主要描述的多元函数极小值、极大值优化问题。特点是：

1.具有高效的收敛性：由于简化分批法中对多元函数做出的改变只是小的，因此该法能够迅速收敛，只需要较少的迭代次数就可以达到最优解；

2.收敛点的稳定性：由于每次改变只是小的，因此获得的最优解不会受到小的变化而影响；

3.能够解决复杂的优化问题：当多元函数有多重约束的时候，简化分批法能够更好的解决该优化问题，因此具有应用范围广泛的特点。

简化分批法拓展知识：简化分批法以可行解的迭代改进法为主，是一种基于可行解的改进方法，求最优解的步骤是从一个可行解出发，通过一步步小的改变来达到最优解。简化分批法的改变比其他优化算法更小，所以能够更快地收敛。