选取一个多元目标函数，利用BB方法进行求解，然后调整算法中的初始点以及参数，看看对算法的影响。

好的，你的问题是关于多元目标函数和BB方法的。BB方法是一种基于目标函数梯度信息和二阶导数信息的优化方法，通过不断更新参数和学习率，逐步逼近目标函数的最小值。

为了回答你的问题，我们可以先选取一个具体的多元目标函数，例如 $f(x,y) = x^2 + y^2$。然后使用BB方法求解该函数的最小值。BB方法的更新公式为：

$$
\theta_{i+1} = \theta_i - \alpha_i \nabla f(\theta_i) / B_i
$$

其中，$\theta$ 是函数的参数，$\alpha_i$ 是第 $i$ 步的学习率，$B_i$ 是第 $i$ 步的二阶导数信息。对于 $f(x,y) = x^2 + y^2$，我们可以计算出梯度为 $\nabla f(x,y) = [2x, 2y]$，二阶导数信息为 $B(x,y) = \begin{bmatrix}2 & 0 \\ 0 & 2\end{bmatrix}$，因此更新公式可以写成：

$$
\begin{aligned}
x_{i+1} &= x_i - \alpha_i \cdot 2x_i / 2 \\
y_{i+1} &= y_i - \alpha_i \cdot 2y_i / 2 \\
\end{aligned}
$$

然后我们可以随机选取一个初始点 $(x_0, y_0)$，例如 $(1, 1)$，然后按照上面的公式不断更新参数和学习率，直到目标函数收敛或达到一定的迭代次数。在实际应用中，我们需要调节初始学习率 $\alpha_0$ 的大小，以及设置收敛条件和最大迭代次数等参数。此外，为了避免学习率过大或过小，我们可以使用一些自适应的学习率策略，例如Adagrad、Adam等。

接下来，我们可以尝试调整初始点和参数，观察对算法的影响。例如，我们可以将初始点改为 $(10, 10)$，或者将初始学习率 $\alpha_0$ 改为不同的值，或者使用不同的自适应学习率策略，观察算法收敛的速度和最终结果是否有所变化。需要注意的是，过大或过小的学习率都会影响算法的性能，因此需要进行适当的调节。

总之，通过选取不同的多元目标函数、调节不同的参数，以及观察不同的初始点，我们可以更好地理解和调节BB方法的性能。