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拟牛顿算法是求解无约束最优化问题的最有效方法之一，其基本思想是用已算得的一阶导数来估计二阶导数。不同类型拟牛顿方法的主要差别在于：从一次迭代到另一次迭代二阶导数估计值的改变方式以及所用线性搜索的类型和精度不同。因此它产生了一系列对目标函数二阶导数的近似矩阵Bk+1。校正产生的矩阵Bk+1其实质是在Bk的基础上加一修正矩阵Ak，即：Bk+1=Bk+Ak。本文首先得到修正矩阵Ak应满足的条件为：其次给出了满足该条件的Ak的三种表示：并且得到在Ak不同表示中的uk和uk的六种合适的选取：基于这些选取给出了求解无约束最优化问题的三种算法，并证明了它们是全局收敛的。最后应用流行的18个测试函数给出了这三种算法的数值实验结果。结果表明所设计的方法有效。