基于Newton法改进的BFGS迭代算法与Newton-CG算法，侯麟，尚晓吉，本文主要研究了数值分析中数值优化与非线性方程组求解这两个重要问题。文中首先概述了数值优化与非线性方程组的关系，然后对BFGS�

L-BFGS 代码，Matlab程序，有限内存的BFGS

包含BFGS拟牛顿算法以及DFP拟牛顿算法包含一个函数文件、梯度文件以及求解函数文件，注释完整。

1.分为脚本和程序文件，方便修改和调用 2.注释较多，简单易懂 3.目标函数，精度，迭代次数等条件可修改，兼容性强

针对电力系统经济负荷分配问题,分析了遗传算法与传统数学优化方法的不同优势与特性,提出一种求解电力系统经济负荷分配问题的改进遗传算法.利用极大熵理论将经济负荷分配问题转化为可微问题,将BFGS法引入遗传算法,提出了BFGS 算子,以提高遗传算法的寻优速度与局部搜索能力.同时,应用单纯形交叉算子将种群逐步向最优点进行引导,实现算法的快速寻优.实例研究结果验证了所提出方法的有效性.

pylbfgs ## usage的python实现 from lbfgs import * def new_Evaluate ( w , g , n , step ): ... def progress ( x , g , fx , xnorm , gnorm , step , n , k , ls ): ... param = lbfgs_parameters ( new_Evaluate , progress ) lb = lbfgs ( N , x , fx , param ) ret = lb . do_lbfgs () ## API class lbfgs : def __init__ ( self , n , x , ptr_fx , lbfgs_parameters ): n变量数。 x变量数组。 客户端程序可以设置优化的默认值，并通过该数组接收优化结果。 ptr

bfgs.mBFGS算法拟牛顿法程序

注意，正在建设中！ 使用普通STL的基本C ++ L-BFGS实现

c++编写的BFGS源程序 。。。。。。。 。。。。。。。 。。。。。。。

在matlab中牛顿算法代码optLBFGS 有限内存BFGS（Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno）算法的Matlab代码。 有限内存BFGS（L-BFGS）是准牛顿方法家族中的一种优化算法，它使用有限的计算机内存来近似Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（BFGS）算法。 它是机器学习中用于参数估计的流行算法。 我使用满足强Wolfe条件的线搜索算法。 可以从Nocedal和Wright的“数值优化”中的算法3.2（第59页）中找到更多详细信息。 在example.m中，optLBFGS和minFunc都用于解决2个优化问题（myfun和rosenbrock，二维Rosenbrock的“香蕉”功能）。 我相信在大多数情况下，optLBFGS与minFunc（具有有限内存的BFGS-默认值）具有相似的性能。 作者：李桂鹏 电子邮件：guipenglee（AT）gmail.com