L-BFGS算法是一种用于优化非线性函数的算法，它的核心是通过近似Hessian矩阵的逆来更新搜索方向。在Java中实现L-BFGS算法需要使用数值计算相关的库，比如Apache Commons Math或者JOptimizer。以下是一个使用Apache Commons Math实现L-BFGS算法的代码片段：
import org.apache.commons.math3.optim.PointValuePair;
import org.apache.commons.math3.optim.nonlinear.scalar.GoalType;
import org.apache.commons.math3.optim.nonlinear.scalar.noderiv.LimitedMemoryBFGS;
import org.apache.commons.math3.analysis.MultivariateFunction;
public class LbfgsExample implements MultivariateFunction {
public static void main(String[] args) {
LbfgsExample function = new LbfgsExample();
double[] startPoint = {1.0, 2.0};
PointValuePair optimum = new LimitedMemoryBFGS().optimize(
1000,
function,
GoalType.MINIMIZE,
startPoint);
System.out.println(String.format("Minimum found at: (%.4f, %.4f)", optimum.getPoint()[0], optimum.getPoint()[1]));
}
@Override
public double value(double[] point) {
return Math.pow(point[0] - 3, 2) + Math.pow(point[1], 2);
}
}
以上代码使用LimitedMemoryBFGS类实现了L-BFGS算法，并用于优化一个二次函数。其中value方法定义了需要优化的函数，返回函数值。optimize方法用于求解最小值，并返回最优解。