多元广义岭（MGR）回归通过多个岭参数提供了多元线性回归的收缩估计器。由于调整估计器收缩量的岭参数未知，因此对其进行优化是获得更好估计器的重要任务。对于单变量情况，提出了一种基于最小化模型选择准则（MSC）的脊线参数优化快速算法，该算法可以应用于各种MSC。在本文中，我们将该算法扩展到MGR回归。我们还描述了在正交解释变量下，非稀疏MGR估计和稀疏多元自适应群Lasso估计之间的关系。