SPGD算法最后收敛后的震荡幅值较大

SPGD算法是一种优化算法，主要用于解决非线性最优化问题。在算法的迭代过程中，可能会出现震荡现象，即在最后收敛的过程中，解决方案会在最优解附近震荡，导致震荡幅值较大。

针对这个问题，可以采取以下措施来改善：

1. 调整步长参数：步长参数的选择对算法收敛速度和稳定性有很大影响，可以通过调整步长参数来控制震荡幅值。

2. 修改优化目标函数：在一些情况下，优化目标函数可能存在局部最优解，导致算法难以收敛。可以尝试对目标函数进行修改，使其更容易找到全局最优解。

3. 调整初始参数：初始参数的选择也会对算法的收敛稳定性产生影响。可以通过调整初始参数来减小震荡幅值。

4. 使用其他优化算法：如果SPGD算法无法满足要求，可以考虑使用其他优化算法，如BFGS算法、共轭梯度算法等。