关于最优化求解，吴军有篇blog讲的很不错，证明和解释都很清楚，具体可以参考http://www.cnblogs.com/joneswood/archive/2012/03/11/2390529.html。
这里根据那篇blog的内容，主要讲解运用最广泛的LBFGS的算法思想和LBFGS源码的求解实际的最优化问题。
理论部分
一般优化算法中，比较简单的是梯度下降法，其主要思想为：
【优化算法|BFGS优化算法的理解以及LBFGS源码求解最优化问题】给定目标函数f(x),给定初始值x,沿着目标函数梯度方向下降，寻找最优解。
通过将目标函数，在初始值位置按照梯度下降方向，进行泰勒展开：
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：代表第k个点的自变量（向量）；
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:单位方向（向量），即|d|=1；
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：步长（实数）；
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：目标函数在Xk这一点的梯度（导数向量）；
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：α的高阶无穷小。
式[1]中的高阶无穷小可以忽略，因此，要使[1]式取得最小值，应使
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取到最小，由此可得，
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取
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时，目标函数下降得最快，这就是负梯度方向作为“最速下降”方向的由来。
由于梯度下降法只用到了目标函数的一阶导数信息，由此想到将二阶导数信息运用到优化求解中，这就是牛顿法的思想。在
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点处对目标函数进行泰勒展开，并只取二阶导数及其之前的几项（忽略更高阶的导数项），可得：
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：目标函数在
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这一点的梯度；
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：目标函数在
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这一点的Hessian矩阵（二阶导数矩阵）。
由于极小值点必然是驻点，而驻点是一阶导数为0的点，所以，对 r(X) 这个函数来说，要取到极小值，应该分析其一阶导数。对X求一阶导数，并令其等于0：
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因此，下一点的计算方法：
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在方向d上按步长1（1×d = d）移动到点X，方向d的计算方法：
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牛顿法的基本步骤：每一步迭代过程中，通过解线性方程组得到搜索方向，然后将自变量移动到下一个点，然后再计算是否符合收敛条件，不符合的话就一直按这个策略（解方程组→得到搜索方向→移动点→检验收敛条件）继续下去。由于牛顿法利用了目标函数的二阶导数信息，其收敛速度为二阶收敛，因此它比最速下降法要快，但是其对一般问题不是整体收敛的，只有当初始点充分接近极小点时，才有很好的收敛性。
牛顿法中，在每一次要得到新的搜索方向的时候，都需要计算Hessian矩阵（二阶导数矩阵）。在自变量维数非常大的时候，这个计算工作是非常耗时的，因此，拟牛顿法的诞生的意义就是：它采用了一定的方法来构造与Hessian矩阵相似的正定矩阵，而这个构造方法计算量比牛顿法小。
a. DFP算法
假设目标函数可以用二次函数进行近似（实际上很多函数可以用二次函数很好地近似）：
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忽略高阶无穷小部分，只看前面3项，其中A为目标函数的Hessian矩阵。此式等号两边对X求导，可得：
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于是，当 X=Xi 时，将[2]式两边均左乘Ai+1-1，有：
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上式左右两边近似相等，但如果我们把它换成等号，并且用另一个矩阵H来代替上式中的A-1，则得到：
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方程[4]就是拟牛顿方程，其中的矩阵H，就是Hessian矩阵的逆矩阵的一个近似矩阵.在迭代过程中生成的矩阵序列H0，H1，H2，……中，每一个矩阵Hi+1，都是由前一个矩阵Hi修正得到的。DFP算法的修正方法如下，设：
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再设：
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其中，m和n均为实数，v和w均为N维向量。将[6]代入[5]式，再将[5]式代入[4]式，可得：
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得到的m，n，v，w值如下：
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将[8]~[11]代入[6]式，然后再将[6]代入[5]式，就得到了Hessian矩阵的逆矩阵的近似阵H的计算方法：
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通过上述描述，DFP算法的流程大致如下：
已知初始正定矩阵H0，从一个初始点开始（迭代），用式子 
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来计算出下一个搜索方向，并在该方向上求出可使目标函数极小化的步长α，然后用这个步长，将当前点挪到下一个点上，并检测是否达到了程序终止的条件，如果没有达到，则用上面所说的[13]式的方法计算出下一个修正矩阵H，并计算下一个搜索方向……周而复始，直到达到程序终止条件。
值得注意的是，矩阵H正定是使目标函数值下降的条件，所以，它保持正定性很重要。可以证明，矩阵H保持正定的充分必要条件是：
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在迭代过程中，这个条件也是容易满足的。
b. BFGS算法
BFGS算法和DFP算法有些相似，但是形式上更加复杂一些。BFGS算法目前仍然被认为是最好的拟牛顿算法。BFGS算法中矩阵H的计算公式如下所示：
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在[14]式中的最后一项（蓝色部分）就是BFGS比DFP多出来的部分，其中w是一个n×１的向量。
在目标函数为二次型时，无论是DFP还是BFGS——也就是说，无论[14]式中有没有最后一项——它们均可以使矩阵H在n步之内收敛于A-1。
代码实验：
网络上面有很多BFGS的实现算法，用的比较多的是c++实现的源码库libbfgs,http://www.chokkan.org/software/liblbfgs/.
网上编译即可以使用。
本文以求解 f(x1,x2) = 100(x2-x1^2)^2 + (1-x1)^2为例，对比matlab和libbfgs的结果。
在matlab中求解该优化问题，可得如下结果：
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运用libbfgs库，编程实现优化问题：
#include
#include //优化回调函数，每次迭代运行，在这里设置目标函数和梯度方程
static lbfgsfloatval_t evaluate(
void *instance,
const lbfgsfloatval_t *x,
lbfgsfloatval_t *g,
const int n,
const lbfgsfloatval_t step
)
{
lbfgsfloatval_t fx = 0.0;
//计算目标函数
fx = 100 * (x[1] - x[0] * x[0]) * (x[1] - x[0] * x[0]) + (1 - x[0]) * (1 - x[0]);
//计算梯度方程
g[0] = -(400 * x[0] * (x[1] - x[0] * x[0]) + 2 * (1 - x[0]));
g[1] = 200 * (x[1] - x[0] * x[0]);
return fx;
}//迭代回调函数，每次迭代可以用来输出迭代求解获得的值
static int progress(
void *instance,
const lbfgsfloatval_t *x,
const lbfgsfloatval_t *g,
const lbfgsfloatval_t fx,
const lbfgsfloatval_t xnorm,
const lbfgsfloatval_t gnorm,
const lbfgsfloatval_t step,
int n,
int k,
int ls
)
{//输出当前迭代次数，目标值，x1,x2的值以及目标函数和梯度的误差二范数等
printf("Iteration %d:\n", k);
printf("fx = %f, x[0] = %f, x[1] = %f\n", fx, x[0], x[1]);
printf("xnorm = %f, gnorm = %f, step = %f\n", xnorm, gnorm, step);
printf("\n");
return 0;
}//定义当前参数的个数
#define N2int main(int argc, char *argv[])
{
lbfgsfloatval_t fx;
//目标函数
lbfgsfloatval_t *x = lbfgs_malloc(N);
//分配变量空间
lbfgs_parameter_t param;
//参数值if (x == NULL) {
printf("ERROR: Failed to allocate a memory block for variables.\n");
return 1;
}/* 初始化参数. */
x[0] = -1.2;
x[1] = 2;
/* 初始化 L-BFGS 优化算法的设置参数. */
lbfgs_parameter_init(?m);
/*
优化求解
*/
ret = lbfgs(N, x, &fx, evaluate, progress, NULL, ?m);
/* 输出最终的优化结果. */
printf("L-BFGS optimization terminated with status code = %d\n", ret);
printf("fx = %f, x[0] = %f, x[1] = %f\n", fx, x[0], x[1]);
lbfgs_free(x);
//释放变量空间
return 0;
}
运行程序：
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对比可得，L-BFGS程序经过36次迭代即可求得最优解，且跟matlab的求解结果一致。
