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平行结转分步法是一种计算机优化算法，它是由美国水文工程师Norris M.Bradley提出的。它通过不断迭代，以解决复杂计算问题，并具有收敛性。

该算法将大型计算任务分解为一系列子任务，每个子任务都有其自身的参数，每次迭代都可以解决一个子任务，最终将大型计算任务转换为一个子任务的最优解决方案。

具体的实现步骤如下：首先，根据计算目标对原始数据进行分解，分解出各个子任务和子任务之间的关系；其次，根据不同子任务，构建不同的模型；再次，通过模型解决相关子任务，每次迭代重复这个解决方案；最后，根据解决子任务的结果，进行模型调参，直至收敛至最优结果。

平行结转分步法对优化复杂计算有重要作用，在计算机视觉、机器学习等领域的应用更是越来越多。它的性能比传统的梯度下降法具有更快的收敛速度，同时它还可以解决非凸函数优化问题。此外，它的运行时间比较短，可以在很短的时间内解决复杂问题。

拓展知识：目标函数在优化过程中也重要，平行结转分步法在优化最优目标函数时具有很高的效率，并且在多目标优化中也能很好地解决问题。因此，平行结转分步法也被称为多目标优化中最有效的算法之一。