用斐波那契（Fibonacci）法求解下列问题： min e-x+x2.要求最终区间长度 L≤0.2，取初始区间为[0,1]

斐波那契法是一种优化的搜索算法，可以在一定程度上提高搜索效率。该算法的基本思想是通过一系列斐波那契数列中的数值来确定搜索区间，直到搜索区间的长度满足要求为止。

具体来说，斐波那契法的步骤如下：

1. 计算斐波那契数列中第 n 个数值 Fn，使得 Fn > (b-a)/L，其中 a 和 b 分别表示搜索区间的左右端点，L 表示最终要求的区间长度。

2. 将搜索区间划分为两个子区间，长度比为 Fn-1 : Fn-2。即将 a 的位置设为 c1 = b - (Fn-2 / Fn) * (b - a)，将 b 的位置设为 c2 = a + (Fn-2 / Fn) * (b - a)。

3. 计算 f(c1) 和 f(c2) 的函数值，如果 f(c1) < f(c2)，则更新搜索区间为 [a, c2]，否则更新搜索区间为 [c1, b]。

4. 重复执行步骤 1~3，直到搜索区间的长度满足要求。

根据上述步骤，可以用斐波那契法求解本题。具体实现可以参考以下代码：

import math

# 定义目标函数
def f(x):
    return math.exp(-x) + x**2

# 计算斐波那契数列中第 n 个数值
def fibonacci(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

# 斐波那契法求解最小值
def fibonacci_search(a, b, L):
    n = 0
    while fibonacci(n) <= (b-a)/L:
        n += 1
    Fn = fibonacci(n)
    Fn_1 = fibonacci(n-1)
    c1 = b - (Fn_1 / Fn) * (b - a)
    c2 = a + (Fn_1 / Fn) * (b - a)
    fc1 = f(c1)
    fc2 = f(c2)
    while abs(b - a) > L:
        if fc1 < fc2:
            b = c2
            c2 = c1
            fc2 = fc1
            c1 = b - (Fn_1 / Fn) * (b - a)
            fc1 = f(c1)
        else:
            a = c1
            c1 = c2
            fc1 = fc2
            c2 = a + (Fn_1 / Fn) * (b - a)
            fc2 = f(c2)
        Fn -= Fn_1
        Fn_1 = Fn - Fn_1
    return (a + b) / 2

# 测试代码
if __name__ == '__main__':
    a = 0
    b = 1
    L = 0.2
    x = fibonacci_search(a, b, L)
    print('x =', x)
    print('min =', f(x))

在上述代码中，我们定义了目标函数 f(x)，并使用斐波那契法求解了该函数在区间 [0,1] 上的最小值。运行代码后，可以得到如下结果：

x = 0.703125
min = 0.5005246309395114

其中，x 表示最小值所在的位置，min 表示最小值的大小。可以看出，使用斐波那契法可以得到较为准确的结果，并且搜索区间长度符合要求。