区间消去法(interval elimination method)是求单变量函数无约束极值的较实用的一类直接搜索方法，其特点是在搜索过程中，不断缩小最优点所在的区间，即通过搜索区间的逐步缩小来确定最优点。

当已确定了初始单谷区间之后，就可以进行一维寻优。实用的一维寻优方法一般可以分为区间消去法和函数逼近法两种。

所谓区间消去法(又称试探法)，就是不断消去不存在最优点的区间，使搜索区间越来越短．最终寻得近似最优点。为了在每次迭代中缩短区间，需要在区间内插入计算点并求出其函数值。插入点的位置则因方法的不同而异，一般是按某种给定的规则来确定区间内插入点的位置，此点位置的确定仅仅按照区间缩短如何加快，而不顾及函数值的分布关系。属于这种方法的有裴波纳契(Fibonacci)法、黄金分割法(0.618法)等。

函数逼近法(又称插值法或近似法)，是用一个多项式来近似代替目标函数，并用这个多项式的极小点作为目标函数的近似最优点。这个多项式是根据某些点处的某些信息，如函数值、一阶导数、二阶导数等构造出来的。属于这种方法的有牛顿法(切线法)、二次插值法(抛物线法)等。

搜索区间确定之后，采用区间消去法逐步缩短搜索区间，从而找到极小点的数值近似解。假定在搜索区间内任取两点，并计算函数值。于是将有下列三种可能情形：

(1)，如图1(a)所示。由于函数值为单谷，所以极小点必在区间内。

(2)，如图1(b)所示。同理，极小点应在区间内。

(3)，如图1(c)所示。这时极小点应在区间内。

根据以上所述，只要在区间内取两个点，算出它们的函数值并加以比较，就可以把搜索区间缩短成，或。应当指出，对于第一种情况，我们已算出区间[内点的函数值，如果把搜索区间进一步缩短，只需在其内再取一点算出函数值并与加以比较，即可达到目的。对于第二种情况，同样只需再计算一点的函数值就可以把搜索区间继续缩短。第三种情形与前面两种情形不同，因为在区间内缺少已算出的函数值。要想把区间进一步缩短，需在其内部取两个点(而不是一个点)计算出相应的函数值再加以比较才行。如果经常发生这种情形，为了缩短搜索区间，需要多计算一倍数量的函数值，这就增加了计算工作量。因此，为了避免多计算函数值，我们把第三种情形合并到前面两种情形中去。例如，可以把前面三种情形改为下列两种情形：

(1)若，则取为缩短后的搜索区间。

(2)若，则取为缩短后的搜索区间。

在实际计算中，最常用的区间消去法是裴波纳契法和黄金分割法(0.618法)。