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次梯度优化算法是求解Lagrange对偶问题的一种有效的算法。不同的步长策略对算法的收敛性有不同的影响，Ⅰ型锯齿现象对算法的收敛速度也会产生影响。通过改进步长因子公式和搜索方向，在普通次梯度优化算法的基础上，提出了一种改进的次梯度优化算法（MSOA）。该算法具有收敛、能够有效地消去Ⅰ型锯齿影响的优点。