许多重要的问题都可以表示成非凸非线性多变量无约束优化问题．线搜索方法和信赖域方法是解无约束优化问题的两类比较流行的算法．过滤集技术自从被Fletcher和Leyffer于1997年提出随后正式发表于丈献[13]以来，在许多方面都有了广泛的研究与应用，取得了很好的效果． 本文为解大规模无约束优化问题，提出了一种新的渐弱过滤集技术．为了保证全局收敛，多维过滤集技术[21，25，27]在禁止域外围加了一层固定厚度的封套．经过分析，指出固定厚度的封套不适合于回退线搜索过程，故本文对其进行了一定的改进，提出了渐弱过滤集技术．其核心思想在于：封套的厚度不再是固定不变的，而是随着线搜索步长因子的减小而不断变薄且渐趋于无．将渐弱过滤集新技术与二阶线搜索方法结合的新算法，是过滤集技术在解无约束优化问题时的一类重要算法．理论分析表明：新算法能够至少收敛到一个二阶稳定点．文中的数值实验，一方面研究了新算法的数值表现，另一方面说明了利用计算机FORTRAN语言的链表结构可以较好地解决计算机实现问题．在计算中发现，存储渐弱过滤集元素所消耗的计算机内存空间的规模是中等的．介绍了将渐弱过滤集新技术与组合信赖域线搜索方法结合起来组成新的算法，分析了该算法的全局收敛性质，并证明了该算法能够至少收敛到一个二阶稳定点．对标准的CuTEr测试函数问题集所做的数值实验表明：该算法有上佳的数值表现．数值实验也表明：存储渐弱过滤集元素所消耗的计算机内存空间的规模也是中等的．