选取一个多元目标函数，利用梯度下降法进行求解，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梯度下降法的。首先，多元目标函数是指有多个变量同时影响目标函数值的函数，例如 $f(x,y)$。梯度下降法是一种基于目标函数梯度信息的优化方法，通过不断沿着梯度方向更新参数，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 $f(x,y) = x^2 + y^2$。然后使用梯度下降法求解该函数的最小值。梯度下降法的更新公式为：

$$
\theta_{i+1} = \theta_i - \alpha \nabla f(\theta_i)
$$

其中，$\theta$ 是函数的参数，$\alpha$ 是学习率，$\nabla f(\theta)$ 是函数在 $\theta$ 处的梯度。对于 $f(x,y) = x^2 + y^2$，我们可以计算出梯度为 $\nabla f(x,y) = [2x, 2y]$，因此更新公式可以写成：

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

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，直到目标函数收敛或达到一定的迭代次数。在实际应用中，我们需要调节学习率 $\alpha$ 的大小，以及设置收敛条件和最大迭代次数等参数。

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 $(10, 10)$，或者将学习率 $\alpha$ 改为不同的值，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梯度下降法的性能。