我的意思是，在处理盒装约束？

在稳定性方面，更重要的是，数值性能？

我已经为几种无约束的优化方法编写了一些经过良好优化和测试的 C/CUDA/C++ 代码。

而且我使用增强的 largrangian 来处理约束，但是，看起来有界 BFGS 与标准 BFGS 有很大不同，我无法在现有的 BFGS 例程中完成它，它几乎需要完全重写，我真的不想这样做除非那里有显着的收益。

有没有人有实际经验，可以告诉我重写是否值得做，或者我可以坚持让拉格朗日来处理它？

顺便说一句，我通常使用 BFGS 来解决 MLE 类型的优化问题，其中目标函数的评估成本很高。