对于无约束优化问题，拟牛顿算法是一种非常有效的算法。近几十年来，国内外许多学者都致力于拟牛顿算法的研究。根据所采用的搜索准则，拟牛顿算法可以分为单调的算法和非单调的算法。 Xiaowei，fengjian Sun利用传统的拟牛顿方程的变形及泰勒展开式得到了一类修正的拟牛顿方程。并利用BFGS修正公式和Wolf线性搜索准则得到了一类修正的拟牛顿算法。在一定条件下证明了算法具有全局收敛性和局部超线性收敛性。Liu han andSun于1995年首次将非单调搜索准则应用到拟牛顿算法中得到了非单调BFGS算法，在一定条件下证明了算法具有全局收敛性和局部超线性收敛性。并且数值试验表明，对于某些函数非单调算法比单调算法更有效。 本文基于Xiaowei，fengjian Sun提出的一类带函数值信息的修正的拟牛顿方程，采用非单调线性搜索及改进的BFGS校正公式得到了一类非单调修正拟牛顿算法。在一定条件下，证明了该类算法具有全局收敛性和局部超线性收敛性。最后通过数值试验，证明了此类算法是有效的。