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A numerical study of limited memory BFGS methods

机译：有限记忆BFGS方法的数值研究

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The application of quasi-Newton methods is widespread in numerical optimization. Independently of the application, the techniques used to update the BFGS matrices seem to play an important role in the performance of the overall method. In this paper, we address precisely this issue. We compare two implementations of the limited memory BFGS method for large-scale unconstrained problems, They differ in the updating technique and the choice of initial matrix. L-BFGS performs continuous updating, whereas SNOPT uses a restarted limited memory strategy. Our study shows that continuous updating techniques are more effective, particularly for large problems. (C) 2002 Elsevier Science Ltd. All rights reserved. [References: 8]
机译：拟牛顿法在数值优化中的应用十分广泛。与应用程序无关，用于更新BFGS矩阵的技术似乎在整个方法的性能中起着重要作用。在本文中，我们恰好解决了这个问题。对于大型无约束问题，我们比较了有限内存BFGS方法的两种实现，它们的更新技术和初始矩阵的选择都不同。 L-BFGS执行连续更新，而SNOPT使用重新启动的受限内存策略。我们的研究表明，连续更新技术更有效，尤其是对于大问题。 （C）2002 Elsevier ScienceLtd。保留所有权利。 [参考：8]

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