我有一个优化问题，涉及最小化我知道其梯度的函数，但是目标函数在任何点的实际值都是未知的。
我想使用BFGS优化功能，但是我发现的所有BFGS实现似乎都需要了解目标值，尤其是在行搜索步骤中。我已经看过BFGS的python（scipy）和C ++实现。
显然，我可以使用梯度下降，但我不想在这里重新发明轮子。
有任何想法吗？
更多详细信息：我想最小化h。但是我没有得到h。我得到的是h = f（g），以及g（x）的明确公式。 f基本上以一种棘手的几何方式变换g的梯度，这种方式很难计算，但无法积分。因此，计算h（x）的梯度非常简单，但是很难获得h（x）的显式值。
最佳答案
我相信您已将问题简化为找到根源之一。您可以使用root finders in scipy之一，然后只需检查该点是最小，最大还是拐点即可。
关于r - 哪些数值优化器只能使用梯度，而没有目标的明确值？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/14638606/