鲍威尔修正算法（Powell'sConjugateDirectionMethod）是一种无约束优化算法，由MichaelJ.D.Powell提出。它属于共轭方向法的一种改进版本，主要用于求解非线性多元函数的极小值问题。该算法通过迭代构造共轭方向，避免传统共轭梯度法对二次函数的依赖性，从而提升对一般非二次函数的优化效果。核心特点：1.不需要计算目标函数的梯度，适用于不可导或梯度难以求取的函数。2.通过方向集的更新策略保持共轭性，比原始Powell法具有更好的收敛性。3.每轮迭代沿一组共轭方向进行一维搜索，逐步逼近极值点。修正部分的关键改进：-引入方向替换策略，避免线性相关方向导致的搜索失效-采用更严格的收敛条件-优化方向集更新机制典型应用场景：-工程设计优化-经济模型参数估计-机器学习超参数调优该算法在中等规模优化问题（变量数<100）中表现优异，是经典直接搜索法的代表算法之一。
