放缩法（shrinking method）是一种在优化算法中用于收敛的技术。它通常用于处理非约束优化问题，特别是在搜索空间较大的情况下。
该方法的基本思想是在每个迭代步骤中，通过缩小当前最优解附近的搜索空间来减少搜索空间。这样做可以使算法更快地找到全局最优解。
具体来说，放缩法通常分为两个步骤
1、 找到当前搜索空间的最优解；
2、 缩小搜索空间，以便将搜索范围限制在当前最优解附近。
放缩法的优点是易于实现和有效。然而，它也有一些缺点，例如可能会卡在局部最优解中，并且需要调整参数才能使其达到最佳效果。
