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：提出了一种求解非线性方程组的方法．将非线性方程组的求解问题转化为最优化问题，对经典BFGS变尺度法进行改进：采用高精度通用数值算法求解函数梯度，采用新的数值解析法进行一维探索，进而有效地提高了BFGS变尺度法的效率和程序通用性；对遗传算法进行了改进．将改进的BFGS变尺度法与改进的遗传算法进行混合

：引入粒子群优化算法求解非线性方程组，利用粒子群优化算法所具有的群体智能和记忆功能，较快地 求解复杂非线性方程组的最优解，克服了牛顿一拉普辛方法求解该类问题时对初值的敏感性以及需要函数求 导的困难，同时无需关心方程组的具体形式．将该算法应用于几何约束问题的求解，取得了良好效果．