现实生活中的许多最优化问题很难得到导数的信息，这就需要使用不求导数的直接算法.同时，大型问题的存储空间和效率也是一个在实际运用中经常碰到的困难.本文试图提供一种能够解决大型约束优化问题的直接算法. 本文通过两个阶段来构造这个算法.首先，在第一章中，考虑求解大型无约束问题的直接方法.通过对有限存储拟牛顿法的差分误差的的分析，我们在保持L-BFGS算法良好的数值性质的基础上，利用差分来代替导数，省略了原来对导数的需求. 第二章里我们把焦点集中在对非线性约束问题的解决上.利用上一章里发展的算法来求解序列综合罚函数问题，并把滤波的思想应用在程序中以求改善算法的性能.从数值结果看，该算法，我们称之为有限存储滤波罚函数直接算法，具有良好的解决实际问题的能力.