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在基于拉格朗日松弛法（LR）的优化调度算法中，对偶问题的求解广泛采用的一种方法是次梯度法：在这个方法中，为了得到一个次梯度方向，相应松弛问题的所有的子问题都必须精确求解，当问题规模较大时求解时间过长。讨论了逐步次梯度法求解对偶问题的具体实现方法。将对偶函数化为多个子项和的形式，每求解一个子问题，就构造对应对偶函数一个子项的次梯度，逐步沿这些次梯度方向更新乘子。仿真结果显示，其收敛速度较原始的次梯度法有明显的提高：